martes, 11 de noviembre de 2014

Un examen tipo test ... ( Artículo escrito en catalán )

Enunciat:
Un examen test consta de $100$ preguntes. Cada pregunta que es contesta bé val $+4$ punts; cada pregunta en blanc compta $-1$ punt, i cada pregunta mal contestada val $-3$ punts. Es considera que l'examen s'aprova si la puntuació és igual o superior a $100$ punts. Es demana:
  a) Quantes i de quines maneres es pot obtenir una puntuació total que sigui exactament igual a $100$ punts ?
  b) Quin és el nombre màxim de preguntes que podem deixar en blanc per tal que puguem aprovar l'examen ?

Solució:
  a)
Anomenem:
    $b$: nombre de preguntes en blanc
    $c$: nombre de preguntes amb resposta correcta
    $i$: nombre de preguntes amb resposta incorrecta
Llavors, d'acord amb la condició expressada, podem escriure el següent sistema de dues equacions amb tres incògnites
      $\left.\begin{matrix}4c-b-3i=100\\\\c+b+i=100 \end{matrix}\right\}$
Tenint en compte que les dues equacions són independents, el sistema és compatible indeterminat, per tant podem prendre una de les tres variables - per exemple, $b$ - com un paràmetre ( que designarem per $\lambda$ ) i tornar a escriure'l de la forma
      $\left.\begin{matrix}4c-3i=100+\lambda\\\\c+i=100-\lambda \end{matrix}\right\}$
I, resolent-lo ( per reducció ), trobem que per als valors de
$b \equiv \lambda=0,1,2,\ldots,100$
arribem a
      $c=\dfrac{400-2\lambda}{7}$
      $i=\dfrac{300-5\lambda}{7}$

Per trobar aquests valors es recomana (per comoditat) fer ús d'un full de càlcul; les següents nou ternes $\{(b,c,i)\}$ són les úniques solucions:

$\{(b,c,i)\}$
=========
$(4,56,40)$
$(11,54,35)$
$(18,52,30)$
$(25,50,25)$
$(32,48,20)$
$(39,46,15)$
$(46,44,10)$
$(53,42,5)$
$(60,40,0)$

  b)
De la llista de solucions que acabem de calcular veiem que el nombre màxim de preguntes que podem deixar en blanc per tal que puguem aprovar l'examen és $b=60$ (última terna de la llista).

Observació:
Remarquem el fet que:
  i) en la seqüència de les nou solucions, els valors de $b$ segueixen una successió aritmètica creixent de diferència igual a $7$ ( de $b=4$ fins a $b=60$ )
  ii) en la seqüència de les nou solucions, els valors de $c$ segueixen una successió aritmètica decreixent de diferència igual a $-2$ ( de $c=56$ fins a $c=40$
  iii) en la seqüència de les nou solucions, els valors de $i$ segueixen una successió aritmètica decreixent de diferència igual a $-5$ ( de $c=40$ fins a $c=0$
)


$\square$

[nota del autor]

viernes, 4 de julio de 2014

Se dispone de un dado cúbico equilibrado y dos urnas A y B ...

Eunciado:
Se dispone de un dado cúbico equilibrado y dos urnas A y B. La urna A contiene $3$ bolas rojas y $2$ bolas negras; la urna B contiene $2$ bolas rojas y $3$ bolas negras. Lanzamos el dado: si el número obtenido es '1' o '2' extraemos una bola de la urna A; en caso contrario extraemos una bola de la urna B.
(a) ¿ Cuál es la probabilidad de extraer una bola roja ?
(b) Si la bola extraída es roja, ¿ cuál es la probabilidad de que sea de la urna A ?

Solución:
(a)
Denotamos por $R$ el suceso "extraer bola roja"; por $A$, elegir la urna A; y, por $B$, elegir la unra B.

Entendemos el espacio muestral como $\Omega=\{A,B\}$, por tanto $(\Omega, \mathcal{A}, P)$ es el espacio de probabilidad, donde $R \subset \mathcal{A}$ es un suceso compuesto, esto es $R = (R\cap A) \cup (R \cap B)$ de tal modo que $(R \cap A) \cap (R \cap B) = \varnothing$, es decir, $R \cap A$ y $R \cap B$ son sucesos incomptatibles. En estas condiciones podemos escribir
$$P(R)=P\big((R \cap A) \cup (R \cap B)\big)=P(R \cap A)+P( R \cap B)$$
y por la definición de probabilidad condicionada, $P(R \cap A)=P(R|A)\,P(A)$ y $P(R \cap A)=P(R|B)\,P(B)$
por consiguiente $P(R)=P(R|A)\,P(A)+P(R|B)\,P(B)$       (1) ( Teorema de la Probabilidad Total )

donde:
    $P(A)=\dfrac{2}{6}=\dfrac{1}{3}$ ( principio de Laplace )
    $P(B)=1-P(A)=\dfrac{2}{3}$ ( probabilidad del suceso contrario, ya que $A \cup B = \Omega$ y $A \cap B = \varnothing$ )
    $P(R|A)=\dfrac{3}{5}$ y $P(R|B)=\dfrac{2}{5}$ ( principio de Laplace )

Así, pues, de (1), $P(R)=\dfrac{3}{5}\cdot \dfrac{1}{3}+\dfrac{2}{5}\cdot \dfrac{2}{3} = \dfrac{7}{15}$

(b)
Como $P(R \cap A)=P(A \cap R)$, aplicando la definición de probabilidad condicionada ha de cumplirse $P(R|A)\,P(A)=P(A|R)\,P(R)$, por lo cual $P(A|R)=\dfrac{P(R|A)\,P(A)}{P(R)}$ ( Teorema de Bayes ). Así, pues, con los datos del problema: $P(A|R)=\dfrac{\frac{3}{5} \cdot \frac{1}{3}}{\frac{7}{15}}=\dfrac{3}{7}$

Nota:   He prescindido de la representación del diagrama de árbol ( por haberla utilizado ya muchas veces ) en favor del lenguaje formal; aunque el problema se daria también por bien resuelto mediante el primer camino ( prescindiendo del lenguaje formal ) siempre que los razonamientos expresados fuesen correctos, al igual que los cálculos aritméticos.

$\square$

[nota del autor]

Se considera el sistema de ecuaciones dependientes del parámetro real $a$ ...

Enunciado:
Se considera el sistema de ecuaciones dependientes del parámetro real $a$:
$$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & a\,z&=&2\\
3\,x & + & 4\,y & + & 2\,z&=&a\\
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\
\end{matrix}\right\}$$
(a) Discútase el sistema según los diferentes valores de $a$
(b) Resuélvase el sistema en el caso $a=-1$

Solución:
(a)
[Forma 1]
Nos proponemos reducir el sistema de ecuación por Gauss, para ello, empezamos intercambiando ( por comodidad ) la primera ecuación por la tercera e iniciamos los pasos de reducción para obtener un sistema equivalente escalonado y, así, hacer el estudio de rangos para clasificar el sistema según el Teorema de Rouché
$\left.\begin{matrix}
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\\
x & + & y & + & a\,z&=&2\\
3\,x & + & 4\,y & + & 2\,z&=&a\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
\\
-3\,e_1+e_3 \rightarrow e_3\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\\
x & + & y & + & a\,z&=&2\\
& + & y & + & (2-3\,a)\,z&=&a-6\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
2\,e_2-e_1 \rightarrow e_2\\
\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\\
& & -y & + & (2\,a+1)\,z&=&1\\
& & y & + & (2-3\,a)\,z&=&a-6\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
e_2+e_3 \rightarrow e_3\\
\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$$\left.\begin{matrix}
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\\
& & -y & + & (2\,a+1)\,z&=&1\\
& & & & (-a+3)\,z&=&a-5\\
\end{matrix}\right\} $$

A partir del sistema equivalente escalonado se plantean los siguientes casos:
  1.   Si $a=3$ la tercera ecuación es $0\cdot z = -2$, es decir $0=-2$, igualdad que es absurda, luego para este valor de $a$ el sistema es incompatible [ en otras palabras, si $a=3$ el rango de la matriz de los coeficientes $A_{3 \times 3}$ es distinto del rango de la matriz ampliada $\tilde{A}=(A|b)_{3 \times 4}$ -- siendo $b$ la matriz columna de los términos independientes --, con lo cual, por el Teorema de Rouché, podemos afirmar que el sistema es incompatible ].
  2.   En cualquier otro caso ( $a \neq 3 $ ) el rango del sistema de ecuaciones es $3$ ( las tres ecuaciones son linealmente independientes ) y dicho rango es igual al número de incógnitas, por lo que, por el Teorema de Rouché, el sistema es compatible determinado, y, por tanto, existe una única solución.

-oOo-

[Forma 2]
En esta forma alternativa de resolución, realizaremos el estudio de rangos mediante el estudio de los menores complementarios de la matriz de los coeficientes del sistema $A$ y de la matriz de los coeficientes ampliada con el vector columna de los términos independientes $\tilde{A}$.

Las matrices $A$ y $\tilde{A}$ son
$A=\left(\begin{array}{ccc}
1 & 1 & a \\
3 & 4 & 2 \\
2 & 3 & -1 \\
\end{array}\right) \quad \text{y} \quad \tilde{A}=\left(\begin{array}{ccc|c}
1 & 1 & a & 2 \\
3 & 4 & 2 & a\\
2 & 3 & -1 & 1\\
\end{array}\right)$, respectivamente

Observemos que el menor de orden $2$ de $\tilde{A}$ formado por los coeficientes de las filas segunda y tercera, y las columnas primera y segunda es distinto de $0$
$$\left|\begin{array}{cc}
3 & 4 \\
2 & 3 \\
\end{array}\right| = 9-8 = 1 \neq 0$$
de donde se sigue que tanto el rango de $A$ con de $\tilde{A}$ son mayores o iguales que $2$ y menores o iguales que $3$

Orlando dicho menor, se obtienen dos menores de un orden superior, es decir, de orden $3$ ( que escribimos a continuación ), los cuales vamos a calcular ( los resultados vendrán en función de $a$ ) para acabar de investigar los rangos:

$$\Delta_1=\left|\begin{array}{ccc}
1 & 1 & a\\
3 & 4 & 4\\
2 & 3 & -1\\
\end{array}\right| = a-3$$

$$\Delta_2=\left|\begin{array}{ccc}
1 & 1 & a\\
3 & 4 & a\\
2 & 3 & -1\\
\end{array}\right| = 1-a$$

Iniciemos, ahora, la discusión de rangos de acuerdo con las propiedades del rango relacionadas con el valor de los menores de las matrices, clasificando el sistema de acuerdo con la tesis del Teorema de Rouché:

  1. Si $a=3$, entonces $\Delta_1=0$ y $\Delta_2 \neq 0$, con lo cual $\text{rg}(A)\prec 3$ y $\text{rg}(\tilde{A})=3$, luego, como $\text{rg}(A) \neq \text{rg}(\tilde{A})$ el sistema es incompatible.
  2. Si $a\neq 3$ entonces, para cualquier otro valor de $a$, $\Delta_1 \neq 0$ y $\Delta_2 \neq 0$, con lo cual $\text{rg}(A)=\text{rg}(\tilde{A})=3$ ( sistema compatible ), valor que coincide con el número de incógnitas, luego el sistema es compatible determinado y, por tanto, tiene una única solución.

Observación:
    2.1 En el caso que $a=1$ estamos en el caso general de 2 y no hay nada que decir.

(b)
Si $a=-1$ nos encontramos en el caso 2 y, por tanto, el sistema es compatible determinado; procedemos a resolverlo por el método de reducción de Gauss:

$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & z&=&2\\
3\,x & + & 4\,y & + & 2\,z&=&1\\
2\,x & + & 3\,y & - & z&=&1\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
-3\,e_1+e_2 \rightarrow e_2\\
-2\,e_1+e_3 \rightarrow e_3\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & z&=&2\\
& & y & - & z&=&-5\\
& & y & - & 3\,z&=&-3\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
\\
e_3-e_2 \rightarrow e_3\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$


$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & z&=&2\\
& & y & - & z&=&-5\\
& & & & -2\,z&=&2\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
\\
\\ (-1)\cdot e_3 \rightarrow e_3
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & z&=&2\\
& & y & - & z&=&-5\\
& & & & z&=&-1\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
\\
e_2+e_3 \rightarrow e_2\\
\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
x & + & y & + & z&=&2\\
& & y & & &=&-6\\
& & & & z&=&-1\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
e_1-e_3 \rightarrow e_1\\
\\
\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
x & + & y & & &=&3\\
& & y & & &=&-6\\
& & & & z&=&-1\\
\end{matrix}\right\}
\begin{matrix}
e_1-e_2 \rightarrow e_1\\
\\
\\
\end{matrix}
\quad \quad \sim$

$\left.\begin{matrix}
x & & & & &=&9\\
& & y & & &=&-6\\
& & & & z&=&-1\\
\end{matrix}\right\}
$

$\square$

[nota del autor]

sábado, 21 de junio de 2014

Sean $A$ y $B$ dos sucesos de un espacio muestral tales que $P(A)=0,4$; $P(A \cup B)=0,5$; $P(B|A)=0,5$. Calcúlese: a) $P(B)$ b) $P(A|\bar{B})$

Enunciado:
Sean $A$ y $B$ dos sucesos de un espacio muestral tales que $P(A)=0,4$; $P(A \cup B)=0,5$; $P(B|A)=0,5$. Calcúlese:
a) $P(B)$
b) $P(A|\bar{B})$

Solución:
a)
De la propiedad $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$ y de la definición de probabilidad condicionada $P(A \cap B)=P(B \cap A)=P(B|A)\,P(A)$, deducimos
$P(B)=P(A \cup B) - P(A) + P(B|A)\,P(A)$, con lo cual $P(B)=0,5-0,4 + 0,5 \cdot 0,4 = 0,3=\dfrac{3}{10}$

b)
Como $P(B|A)=0,5$, entonces $P(\bar{B}|A)=1-0,5=0,5$. Por otra parte, $P(A \cap \bar{B})=P(\bar{B} \cap A)$, luego $P(A|\bar{B})\,P(\bar{B})=P(\bar{B}|A)\,P(A)$ por lo que $P(A|\bar{B})=\dfrac{P(\bar{B}|A)\,P(A)}{P(\bar{B})}$, y, teniendo en cuenta que, por la propiedad del contrario, $P(\bar{B})=1-P(B)=1-0,3=0,7$, sustituyendo los datos llegamos al resultado pedido:
$P(A|\bar{B})=\dfrac{0,5\cdot 0,4}{0,7}=\dfrac{0,2}{0,7}=\dfrac{2}{7}$

$\square$

[nota del autor]

miércoles, 18 de junio de 2014

Calcúlese $(A^{t}\,B)^{-1}$, donde $A^t$ denota la matriz traspuesta de $A$ ...

Enunciado:
Sean las matrices $A=\begin{pmatrix}
2 & 1 \\
-1 & 0 \\
1 & -2 \\
\end{pmatrix}$ y $B=\begin{pmatrix}
3 & 1 \\
0 & 2 \\
-1 & 0 \\
\end{pmatrix}$

(a) Calcúlese $(A^{t}\,B)^{-1}$, donde $A^t$ denota la matriz traspuesta de $A$.
(b) Resuélvase la ecuación matricial
$$A \cdot \begin{pmatrix}
x \\
y \\
\end{pmatrix}=
\begin{pmatrix}
0 \\
-1 \\
5 \\
\end{pmatrix}$$

Solución:

a)
$A^t=\begin{pmatrix}
2 & -1 & 1 \\
-1 & 0 & -2 \\
\end{pmatrix}$

$A^{t} \, B=\begin{pmatrix}
2 & -1 & 1 \\
-1 & 0 & -2 \\
\end{pmatrix}
\,
\begin{pmatrix}
3 & 1 \\
0 & 2 \\
-1 & 0 \\
\end{pmatrix}=
\begin{pmatrix}
5 & 0 \\
5 & 1 \\
\end{pmatrix}
$

Cálculo de la matriz inversa de $A^{t}\,B$:
  Procedemos por el método de Gauss Jordan, esto es, transformando $(\square | I_3) \rightarrow ( I_3 | \square^{-1})$, mendiante operaciones elementales por filas:

$\left(\begin{array}{cc|cc}
5 & 5 & 1 & 0\\
5 & 1 & 0 & 1\\
\end{array}\right)
\underset{f_2-f_1 \rightarrow f_2}{\longrightarrow}
\left(\begin{array}{cc|cc}
5 & 0 & 1 & 0\\
0 & 1 & -1 & 1\\
\end{array}\right)
\underset{\frac{1}{5}\,f_1 \rightarrow f_1}{\longrightarrow}
\left(\begin{array}{cc|cc}
1 & 0 & 1/5 & 0\\
0 & 1 & -1 & 1\\
\end{array}\right)
$
por tanto
$(A^{t}\,B)^{-1}=
\left(\begin{array}{cc}
1/5 & 0\\
-1 & 1\\
\end{array}\right)
$

b)
$\left(\begin{array}{cc}
2 & 1 \\
-1 & 0 \\
1 & -2 \\
\end{array}\right)
\left(\begin{array}{c}
x \\
y \\
\end{array}\right)
=
\left(\begin{array}{c}
0 \\
-1 \\
5 \\
\end{array}\right)$
con lo cual
$
\left\{\begin{matrix}
2x &+&y&=&0 \\
-x &&&=&-1 \\
x &-&2y&=&5 \\
\end{matrix}\right.$
De la segunda ecuación, $x=1$, y, sustituyendo en la primera o bien en la segunda indistintamente se obtiene $y=-2$ ( el sistema es compatible determinado)

$\square$

[nota del autor]

jueves, 12 de junio de 2014

Consideremos una experiencia aleatoria $\mathcal{E}$ y el espacio de probabilidad dado por la terna $(\Omega, \mathcal{A} \subset \mathcal{P}(\Omega),P)$, donde $\Omega$ es el espacio muestral, $\mathcal{A}$ es una parte del conjunto de las partes $\mathcal{P}(\Omega),P)$ de $\Omega$, y $P$ la aplicación probabilidad, definida de $\mathcal{A}$ en $[0,1] \subset \mathbb{R}$. Sean $A$ y $B$ dos sucesos, justifique la siguiente propiedad: $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$.

Enunciado:
Consideremos una experiencia aleatoria $\mathcal{E}$ y el espacio de probabilidad dado por la terna $(\Omega, \mathcal{A} \subset \mathcal{P}(\Omega),P)$, donde $\Omega$ es el espacio muestral, $\mathcal{A}$ es una parte del conjunto de las partes $\mathcal{P}(\Omega),P)$ de $\Omega$, y $P$ la aplicación probabilidad, definida de $\mathcal{A}$ en $[0,1] \subset \mathbb{R}$. Sean $A$ y $B$ dos sucesos, justifique la siguiente propiedad: $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$.

Solución:
Por el principio de inclusión-exclusión se cumple la siguiente relación entre los cardinales de los conjuntos $A \cup B$, $A$, $B$ y $A \cap B$:
$\text{Card}(A \cup B)=\text{Card}(A)+\text{Card}(B)-\text{Card}(A \cap B)$, luego por el principio de Laplace, debe cumplirse $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$

Observación:   En el caso de que $A$ y $B$ sean incompatibles ( $A \cap B = \varnothing$ y por tanto $P(A \cap B)=0$ ) de la propiedad general ( válida para sucesos, en general, compatibles ) se escribe para este caso particular de la siguiente forma: $P(A \cup B)=P(A)+P(B)$

$\square$

[nota del autor]

Consideremos una experiencia aleatoria $\mathcal{E}$ y el espacio de probabilidad dado por la terna $(\Omega, \mathcal{A} \subset \mathcal{P}(\Omega),P)$, donde $\Omega$ es el espacio muestral, $\mathcal{A}$ es una parte del conjunto de las partes $\mathcal{P}(\Omega),P)$ de $\Omega$, y $P$ la aplicación probabilidad, definida de $\mathcal{A}$ en $[0,1] \subset \mathbb{R}$. Sean dos sucesos elementales $\{A_i\}$ donde $i=1,2,3\,\ldots\,n$ tales que $\Omega=A_1 \cup A_2 \cup \ldots \cup A_n$; por ser elementales, son incompatibles, y por tanto, la intersección de los mismos, dos a dos, es nula. Sea $B$ un suceso compuesto, demostrar:   a) $\displaystyle P(B)=\sum_{i=1}^n\,P(B|A_i)\,P(A_i)$   ( Teorema de la Probabilidad Total )   b) $\displaystyle P(A_i|B)=\dfrac{P(B|A_i)\,P(A_i)}{P(B)}$   ( Teorema de Bayes )

Enunciado:
Consideremos una experiencia aleatoria $\mathcal{E}$ y el espacio de probabilidad dado por la terna $(\Omega, \mathcal{A} \subset \mathcal{P}(\Omega),P)$, donde $\Omega$ es el espacio muestral, $\mathcal{A}$ es una parte del conjunto de las partes $\mathcal{P}(\Omega),P)$ de $\Omega$, y $P$ la aplicación probabilidad, definida de $\mathcal{A}$ en $[0,1] \subset \mathbb{R}$.

Sean dos sucesos elementales $\{A_i\}$ donde $i=1,2,3\,\ldots\,n$ tales que $\Omega=A_1 \cup A_2 \cup \ldots \cup A_n$; por ser elementales, son incompatibles, y por tanto, la intersección de los mismos, dos a dos, es nula. Sea $B$ un suceso compuesto, demostrar:
  a) $\displaystyle P(B)=\sum_{i=1}^n\,P(B|A_i)\,P(A_i)$   ( Teorema de la Probabilidad Total )
  b) $\displaystyle P(A_i|B)=\dfrac{P(B|A_i)\,P(A_i)}{P(B)}$ para todo $i=1,2,\ldots $   ( Teorema de Bayes )


Solución:

a)
Podemos escribir la probabilidad del suceso compuesto $B$ como ( figura )
$P(B)=P\big((B \cap A_1)\cup (B \cap A_2) \cup \ldots (B \cap A_n)\big)$
y como los sucesos $(B \cap A_i)$ para todo $i=1,2,\ldots$ son incompatibles la expresión anterior se puede expresar de la forma
$P(B)=P(B \cap A_1)+P(B \cap A_2)+\ldots+P(B \cap A_n)$
Y por la definición de probabilidad condicionada, $P(B \cap A_i)=P(B|A_i)\,P(A_i)$ para todo $i=1,2,\ldots$, por lo que, queda demostrada la proposición
$P(B)=P(B|A_1)\,P(A_1)+P(B|A_2)\,P(A_2)+\ldots+P(B|A_1)\,P(A_n)$
que podemos escribir de la siguiente forma
$\displaystyle P(B)=\sum_{i=1}^n\,P(B|A_i)\,P(A_i)$

b)
Teniendo en cuenta que dados dos sucesos $X$ e $Y$ se cumple $P(X \cap Y)=P(Y \cap X)$, en particular podemos escribir $P(B \cap A_i)=P(A_i \cap B)$ para todo $i=1,2,\ldots$, luego
por la definición de probabilidad condicionada, $P(B|A_i)\,P(A_i)=P(A_i|B)\,P(B)$ para todo $i=1,2,\ldots$, con lo cual, $P(A_i|B)=\dfrac{P(B|A_i)\,P(A_i)}{P(B)}$ y, por consiguiente, teniendo en cuenta el Teorema de la Probabilidad Total concluimos que $\displaystyle P(A_i|B)=\dfrac{P(B|A_i)\,P(A_i)}{P(B)}$, para todo $i=1,2,\ldots$.

$\square$

[nota del autor]

Enunciado:
Consideremos una experiencia aleatoria $\mathcal{E}$ y el espacio de probabilidad dado por la terna $(\Omega, \mathcal{A} \subset \mathcal{P}(\Omega),P)$, donde $\Omega$ es el espacio muestral, $\mathcal{A}$ es una parte del conjunto de las partes $\mathcal{P}(\Omega),P)$ de $\Omega$, y $P$ la aplicación probabilidad, definida de $\mathcal{A}$ en $[0,1] \subset \mathbb{R}$.

Sean dos sucesos aleatorios $A$ y $B$, entonces se sabe ( propiedad que viene del principio de inclusión-exclusión ) que $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B ) $. ¿ Cómo podemos escribir esta expresión en los casos que se indican a continuación ?:

  a) $A$ y $B$ son incompatibles
  b) $A$ y $B$ son compatibles y dependientes
  c) $A$ y $B$ son compatibles e independientes

Solución:

a)
Si $A$ y $B$ son incompatibles, entonces $A \cap B = \varnothing $ ( suceso imposible ) y, por tanto, $P(A \cap B)=0$; luego, en estas condiciones, $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-0 = P(A)+P(B)$

-oOo-

b)
Si $A$ y $B$ son compatibles, entonces $A \cap B \neq \varnothing $ y, por tanto, $P(A \cap B)=P(B \cap B) \succ 0$, siendo $P(A \cap B)=P(A|B)\,P(B)$ y $P(B \cap A)=P(B|A)\,P(A)$; con lo cual, $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A|B)P(B)=P(A)+P(B)-P(B|A)P(A)$. Y en el caso en que $A$ y $B$ sean dependientes habrá que tener en cuenta que $P(A|B) \neq P(A)$ y $P(B|A) \neq P(B)$.

c)
Si además de ser $A$ y $B$ compatibles son también independientes ( $P(A|B)=P(A)$ y $P(B|A)=P(A)$ ), por lo dicho en el apartado anterior, y en estas condiciones, podremos escribir:
$P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A|B)P(B)$
    $=P(A)+P(B)-P(B)\,P(A)$

$\square$

[nota del autor]

martes, 13 de mayo de 2014

Resuélvase la ecuación matricial $A\,X+B=C$, siendo ...

Enunciado:
Resuélvase la ecuación matricial $A\,X+B=C$, siendo:

$
A=\begin{pmatrix}
-1&2 &1 \\
0&2 &0 \\
-2&1 &1
\end{pmatrix}
$

$B=\begin{pmatrix}
1&4 &4 \\
-1&-1 &-1 \\
7&1 &0
\end{pmatrix}
$

$C=\begin{pmatrix}
0&0 &5 \\
1&-2 &1 \\
-2&1 &-3
\end{pmatrix}
$

Resolución:

$A\,X+B=C$
$A\,X+B-B=C-B$   ( restando $B$ a cada miembro )
$A\,X+O=C-B$   ( $O$ es la matriz nula )
$A\,X=C-B$
$A^{-1}\,A\,X=A^{-1}\,(C-B)$   ( multiplicando por $A^{-1}$ por la izquierda en cada miembro de la igualdad )
$I \, X = A^{-1}\,(C-B)$   ( $I$ es la matriz identidad )
$I \, X = A^{-1}\,(C-B)$
$X = A^{-1}\,(C-B)$     (1)

Calculamos $A^{-1}$ empleando el método de Gauss-Jordan, que consiste en transformar $(A|I)$ en $(I|A^{-1})$ mediante operaciones elementales por filas:

$\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
-2 & 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
\end{array}\right)

\overset{-2\,f_1+f_3 \rightarrow f_3}{\rightarrow}

\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & -3 & -1 & -2 & 0 & 1\\
\end{array}\right)$


$\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & -3 & -1 & -2 & 0 & 1\\
\end{array}\right)

\overset{\frac{3}{2}\,f_2+f_3 \rightarrow f_3}{\rightarrow}

\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)

\overset{1 \cdot f_3+f_1 \rightarrow f_1}{\rightarrow}

\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 0 & -1 & \dfrac{3}{2} & 1\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 2 & 0 & -1 & \dfrac{3}{2} & 1\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)

\overset{(-1) \cdot f_2+f_1 \rightarrow f_1}{\rightarrow}

\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 0 & 0 & -1 & \dfrac{1}{2} & 1\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{ccc|ccc}
-1 & 0 & 0 & -1 & \dfrac{1}{2} & 1\\
0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & -1 & -2 & \dfrac{3}{2} & 1\\
\end{array}\right)

\overset{(-1) \cdot f_1 \rightarrow f_1; \quad \frac{1}{2} \cdot f_2 \rightarrow f_2; \quad (-1) \cdot f_3 \rightarrow f_3}{\rightarrow}$

$ \rightarrow \left(\begin{array}{ccc|ccc}
1 & 0 & 0 & 1 & -\dfrac{1}{2} & -1\\
0 & 1 & 0 & 0 & \dfrac{1}{2} & 0\\
0 & 0 & 1 & 2 & -\dfrac{3}{2} & -1\\
\end{array}\right) \Rightarrow A^{-1}=\left(\begin{array}{ccc}
1 & -\dfrac{1}{2} & -1\\
0 & \dfrac{1}{2} & 0\\
2 & -\dfrac{3}{2} & -1\\
\end{array}\right)$

Por lo tanto, de (1):

$(X)_{3 \times 3}=\left(\begin{array}{ccc}
1 & -\dfrac{1}{2} & -1\\
0 & \dfrac{1}{2} & 0\\
2 & -\dfrac{3}{2} & -1\\
\end{array}\right)\, \left( \left(\begin{array}{ccc}
0 & 0 & 5\\
1 & -2 & 1\\
-2 & 1 & -3\\
\end{array}\right)
-
\left(\begin{array}{ccc}
1 & 4 & 4\\
-1 & -1 & -1\\
7 & 1 & 0\\
\end{array}\right)
\right)$
  $=
\left(\begin{array}{ccc}
1 & -\dfrac{1}{2} & -1\\
0 & \dfrac{1}{2} & 0\\
2 & -\dfrac{3}{2} & -1\\
\end{array}\right)\, \left(\begin{array}{ccc}
-1 & -4 & 1\\
2 & -1 & 2\\
-9 & 0 & -3\\
\end{array}\right)=
\left(\begin{array}{ccc}
7 & -\dfrac{7}{2} & 3\\
1 & -\dfrac{1}{2} & 1\\
4 & -\dfrac{13}{2} & 2\\
\end{array}\right)$

$\square$

[nota del autor]

En una empresa se editan revistas de dos tipos; de deportes y de cine. Cada revista de deportes precisa dos cartuchos de tinta negra y uno de color, y se vende a $3$ euros. Cada revista de cine precisa dos cartuchos de tinta negra y dos de color, y se vende a $5$ euros. Se dispone de $500$ cartuchos de cada clase. Suponiendo que se vendan todas las revistas que se produzcan, ¿ cuántas de cada tipo se deben realizar para obtener el mayor ingreso posible ?.

Enunciado:
En una empresa se editan revistas de dos tipos; de deportes y de cine. Cada revista de deportes precisa dos cartuchos de tinta negra y uno de color, y se vende a $3$ euros. Cada revista de cine precisa dos cartuchos de tinta negra y dos de color, y se vende a $5$ euros. Se dispone de $500$ cartuchos de cada clase. Suponiendo que se vendan todas las revistas que se produzcan, ¿ cuántas de cada tipo se deben realizar para obtener el mayor ingreso posible ?.

Solución:
Denotemos por $d$ al número de revistas deportivas; $c$ al número de revistas de cine, e $I$ a los ingresos por las ventas de todas las revistas producidas. Entonces:

Función objetivo: $I(d,c)=3\,d+5\,c$     (1)

Sistema de restricciones:
$$\left\{\begin{matrix}
2d &+&2c &\le & 500 \\
d &+&2c &\le & 500 \\
& d \ge 0\\
& c \ge 0\\
\end{matrix}\right.$$

es decir

$$\left\{\begin{matrix}
d & \le & 250 &- &c \\
d & \le & 500 &- &2c \\
& d \ge 0\\
& c \ge 0\\
\end{matrix}\right.$$


Rectas que determinan los bordes de la región factible:
$$\left\{\begin{matrix}
d & = & 250 &- &c \\
d & = & 500 &- &2c \\
& d = 0\\
& c = 0\\
\end{matrix}\right.$$


Región factible ( Si existe solución o soluciones - de existir, puede no ser única -, esta es la región del plano que la contiene ):


Família de rectas de la función objetivo:
Despejando $d$ de (1): $d=-\dfrac{5}{3}\,c+\dfrac{I}{3}$, luego $I$ es máximo cuando la ordenada en el origen, $\dfrac{I}{3}$, de dichas rectas es máxima, lo cual se da para la recta que pasa por el punto $A(250,0)$ tal como se puede visualizar en el gráfico.


Así, pues, $I_{máx}=I(d_A,c_A)=d(0,250)=3\cdot 0+5\cdot 250=1250$ euros, y dicho valor máximo se obtiene produciendo $250$ revista de cine y ninguna de deportes.

$\square$

[nota del autor]

Tres amigos trabajan un cierto número de horas diarias en una empresa que se dedica a repartir propaganda. Debido tanto a la antigüedad como al número de horas diarias que trabajan, tienen saliros diferentes. Sabemos que: por cada día trabajado, los tres juntos ganan $490$ euros; por $6$ días del primero, $4$ del segundo y $6$ del tercero, obtienen un total de $486$ euros, y, por $5$ días primero, $2$ del segundo y $2$ del tercero, cobran en total $306$ euros. ¿ Cuánto cobra al día cada uno ?.

Enunciado:
Tres amigos trabajan un cierto número de horas diarias en una empresa que se dedica a repartir propaganda. Debido tanto a la antigüedad como al número de horas diarias que trabajan, tienen saliros diferentes. Sabemos que: por cada día trabajado, los tres juntos ganan $490$ euros; por $6$ días del primero, $4$ del segundo y $6$ del tercero, obtienen un total de $486$ euros, y, por $5$ días primero, $2$ del segundo y $2$ del tercero, cobran en total $306$ euros. ¿ Cuánto cobra al día cada uno ?.

Resolución:
Denotemos por $x$ el salario diario del primero; por $y$, el del segundo, y por $z$ el del tercero. Entonces, de acuerdo con la información del enunciado, podemos plantear el siguiente sistema de ecuaciones lineales, que iremos reduciendo por Gauss ( obteniendo sistemas equivalentes, hasta llegar a un sistema escalonado ):

$\left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
6x &+ &4y&+&6z&=&486 \\
5x &+ &2y&+&2z&=&306 \\
\end{matrix}\right.

\overset{\frac{1}{2}\,e_2 \rightarrow e_2}{\sim}

\left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
3x &+ &2y&+&3z&=&243 \\
5x &+ &2y&+&2z&=&306 \\
\end{matrix}\right.
$

$\left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
3x &+ &2y&+&3z&=&243 \\
5x &+ &2y&+&2z&=&306 \\
\end{matrix}\right.

\overset{e_2-3\,e_1 \rightarrow e_2; \quad e_3-5\,e_1 \rightarrow e_3}{\sim}$

$
\sim \left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
& &y&&&=&27 \\
& &3y&+&3z&=&144 \\
\end{matrix}\right.

\sim

\left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
& &y&&&=&27 \\
& &y&+&z&=&48 \\
\end{matrix}\right.
\sim
$

$\overset{e_3-e_1 \rightarrow e_3}{\sim}

\left\{\begin{matrix}
x &+ &y&+&z&=&90 \\
& &y&&&=&27 \\
& &&&z&=&21 \\
\end{matrix}\right.
$

y sustituyendo $z=21$ e $y=27$ en la primera ecuación obtenemos finalmente un sistema equivalente de rango $3$, que es igual al número de incógnitas, y, por tanto, según el Teorema de Rouché-Frobenius, es compatible determinado, con la siguiente solución:

$\left\{\begin{matrix}
x & &&&&=&42 \\
& &y&&&=&27 \\
& &&&z&=&21 \\
\end{matrix}\right.
$

$\square$

[nota del autor]

La ciudad $A$ tiene el triple de habitantes ( adultos ) que la ciudad $B$, pero la proporción de universitarios en la ciudad $B$ es el doble que en la ciudad $A$. Sabiendo que la proporción de universitarios es del $10\,\%$, se pide: a) ¿ Cuál es la probabilidad de que eligiendo al azar un habitante del conjunto de las dos ciudades resulte ser universitario ? b) Sabiendo que el habitante elegido al azar entre el conjunto de habitantes de ambas ciudades resulta ser universitario, ¿ cuál es la probabilidad de que sea un habitante de la ciudad $A$ ? ¿ Cuál es la probabilidad de que sea de la ciudad $B$ ? ¿ En qué ciudad hay más universitarios ?.

Enunciado:
La ciudad $A$ tiene el triple de habitantes ( adultos ) que la ciudad $B$, pero la proporción de universitarios en la ciudad $B$ es el doble que en la ciudad $A$. Sabiendo que la proporción de universitarios es del $10\,\%$, se pide:

a) ¿ Cuál es la probabilidad de que eligiendo al azar un habitante del conjunto de las dos ciudades resulte ser universitario ?

b) Sabiendo que el habitante elegido al azar entre el conjunto de habitantes de ambas ciudades resulta ser universitario, ¿ cuál es la probabilidad de que sea un habitante de la ciudad $A$ ? ¿ Cuál es la probabilidad de que sea de la ciudad $B$ ? ¿ En qué ciudad hay más universitarios ?.

Solución:

Denominamos $A$ al suceso "elegir, al azar, una persona de la ciudad A"; $B$, al suceso "elegir, al azar, una persona de la ciudad B; $U$, al suceso "elegir, al azar, una persona universitaria". Entonces; $a$ al número de habitantes de la ciudad A, y $b$ al número de habitantes de la ciudad B.

Entonces, como $\dfrac{a}{b}=3$, $a=3\,b$, y, por tanto, $P(A):=\dfrac{a}{a+b}=\dfrac{3\,b}{3\,b+b}=\dfrac{3\,b}{4\,b}=\dfrac{3}{4}$, con lo cual $P(B)=1-P(A)=1-\dfrac{3}{4}=\dfrac{1}{4}$

a)
Por el Teorema de la Probabilidad Total: $P(U)=P(U|A)\,P(A)+P(U|B)\,P(B)$, y, teniendo en cuenta ( enunciado ) que $P(U|A)=\dfrac{1}{10}$ y que, por tanto, $P(U|B)=2\,P(U|A)=2\cdot \dfrac{1}{10}=\dfrac{2}{10}$, obtenemos $P(U)=\dfrac{1}{10}\cdot \dfrac{3}{4}+\dfrac{2}{10}\cdot \dfrac{1}{4}=\dfrac{1}{8}$

b)
Por el Teorema de Bayes:
$P(A|U)=\dfrac{P(U|A)\,P(A)}{P(U)}=\dfrac{(1/10)\cdot(3/4)}{1/8}=\dfrac{3\cdot 8}{40}=\dfrac{3}{5}$
$P(B|U)=\dfrac{P(U|B)\,P(B)}{P(U)}=\dfrac{(2/10)\cdot(1/4)}{1/8}=\dfrac{2\cdot 8}{40}=\dfrac{2}{5}$

Y, como $P(A|U) \succ P(B|U)$, se desprende de ello que el número de universitarios es mayor en la ciudad A que en la ciudad B.

$\square$



[nota del autor]

En el supueto de que, en una determinada ciudad, la variable aleatoria número de días de duración de un contrato laboral siga una distribución aproximadamente normal, de media $\mu$ desconocida y desviación típica $\sigma=57$ días, ¿ cuál es el número mínimo de contratos que debemos examinar para que el intervalo de confianza, al $95\,\%$ de confianza, con el que estimamos la media poblacional, $\mu$, de dicha variable aleatoria tenga una amplitud inferior a $10$ días ?.

Enunciado:
En el supueto de que, en una determinada ciudad, la variable aleatoria número de días de duración de un contrato laboral siga una distribución aproximadamente normal, de media $\mu$ desconocida y desviación típica $\sigma=57$ días, ¿ cuál es el número mínimo de contratos que debemos examinar para que el intervalo de confianza, al $95\,\%$ de confianza, con el que estimamos la media poblacional, $\mu$, de dicha variable aleatoria tenga una amplitud inferior a $10$ días ?.

Resolución:
Siendo el intervalo de confianza $I_{\mu}=[\bar{x}-E\,,\,\bar{x}+E]$ donde $E=z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$, y siendo $2\,E \prec 10$, se cumple que $2\cdot z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} \prec 10$, y, teniendo en cuenta que el valor de la abscisa $z_{\alpha/2}=z_{0'05/2}=z_{0'025}$ tal que $P\{Z \ge z_{\alpha/2}\}=\dfrac{1-0'95}{2}=0'025$ y, por tanto, siendo $P\{Z \le z_{0'025}\}=F(z_{0'025})=1-0'025=0'975$ encontramos ( tablas de la función de la función de distribución de probabilidad $F(z)$ ) que $z_{0'025}=1'96$. Luego, con este valor y los datos del problema,
$1,96 \cdot \dfrac{57}{\sqrt{n}} \prec 5 \Rightarrow n \succ \big( \dfrac{1'96 \cdot 57} {5}\big)^2=500$, o sea, $n \succ 500$

$\square$

[nota del autor]

Calcule las siguientes probabilidades ...

Enunciado:
(1) Calcule las siguientes probabilidades:

  a) $P\{3'5 \le X \le 4'5\}$, siendo $X \sim N(5\,,\,1'2)$

  b) $P\{ X = 20 \}$, siendo $X \sim B(40\,,\,0'4)$

  c) $P\{ X \le 4 \}$, siendo $X \sim B(5\,,\,0'5)$

(2) Calcule el valor de la abscisa $k$ tal que $P\{|Z|\le k\}=0'8$, siendo $Z \sim N(0\,,\,1)$


Resolución:
(1)
  a)

$P\{3'5 \le X \le 4'5 \}=$

  $= P\{\dfrac{3'5-5}{1'2} \le Z \le \dfrac{4'5-5}{1'2} \}$   ( tipificando la variable )

  $=P\{-1'25 \le Z \le -0'42 \}=P\{Z \le -0'42 \}-P\{Z \le -1'25 \}$

  $=P\{Z \ge 0'42 \}-P\{Z \ge 1'25 \}$   (simetría de la función de densidad $f(z)$ )

  $=1-P\{Z \le 0'42 \}-(1-P\{Z \ge 1'25 \})$   ( probabilidad del contrario )

  $=P\{Z \le 1'25 \}-P\{Z \le 0'42 \}$

  $F(1'25) - F(0'42) \underset{\text{tablas}}{=}0'8944-0'6628=0'2316$

  b)
Con el fin de hacer viable el cálculo, nos proponemos aproximar la variable aleatoria binomial $X=B(40\,,\,0'4)$ por una variable aleatoria normal $Y=N(\mu\,,\,\sigma)$, con $\mu=40\cdot 0'4=16$ y $\sigma=\sqrt{40\cdot 0'4\cdot (1-0'4)}\approx 3'10$; pero, antes, debemos comprobar que estamos en condiciones de realizar dicha aproximación; para ello, debemos comprobar que, siendo $p \prec 0'5$, $n\,p$ sea mayor que $5$; en efecto, $40\cdot 0'4=16 \succ 5$.

Entonces, haciendo, además, la corrección de continuidad, para poder calcular la probabilidad del valor puntual,
$P\{ X = 20 \} \approx P\{ 19'5 \le Y \le 20'5 \}$
    $=P\{ 19'5 \le Y \le 20'5 \}$
    $=P\{ \dfrac{19'5-16}{3'10} \le Z \le \dfrac{20'5-16}{3'10} \}$   ( tipificando la variable normal )
    $= P\{ 1'13 \le Z \le 1'45 \}$
    $= P\{ Z \le 1'45 \} - P\{ Z \le 1'13 \}$
    $ = 0'9265-0'8708$
    $ = 0'0557$

  c)
La variable aleatoria es, en este caso, binomial, y el cálculo directo con dicha distribución resulta viable ( pues los valores son pequeños ) y no hace falta aproximar por la normal, luego
$P\{ X \le 4 \}=1-P\{ X = 5 \}=1-\binom{5}{5}\,0'5\cdot 0'5=1-1\cdot 0'25 = 0'75$

(2)
$P\{|Z|\le k\}=0'8 \Rightarrow P\{Z \ge k\}=\dfrac{1-0'8}{2}=0'1$   ( por tratarse de la cola derecha )
por tanto $P\{Z \le k\}=F(k)=1-0'1=0'9$ ( por la probabilidad del contrario )
y, consultando las tablas de la función de distribución, encontramos: $k \approx 1'29$

$\square$

[nota del autor]

Resolver las siguientes integrales indefinidas ...

Enunciado:
Resolver las siguientes integrales indefinidas:

  a) $\displaystyle \int x \,\ln x \,dx$

  b) $\displaystyle \int \sqrt{2x+1} \, dx$

  c) $\displaystyle \int \dfrac{2x}{x^2+1} \,dx$

  d) $\displaystyle \int 2^x \,dx$

Resolución:

a)
Integrando por partes ( $\int u\,dv=u\,v-\int v\,du$ ) y haciendo las siguientes asignaciones:
$u:=\ln x \Rightarrow du = \dfrac{1}{x}\,dx$ y $dv:=x\,dx \Rightarrow v= \dfrac{1}{2}\,x^2$
podemos escribir la integral pedida de la forma
$\displaystyle \int x \,\ln x \,dx = \dfrac{1}{2}\,x^2\,\ln x - \int \, \dfrac{1}{2}\,x^2 \, \dfrac{1}{x}\,dx $
e integrando - fácilmente ya - la integral del segundo término llegamos a
$\displaystyle \int x \,\ln x \,dx = \dfrac{1}{2}\,x^2\,\ln x - \dfrac{1}{4}\,x^2 + C = \dfrac{1}{2}\,x^2 \, ( \ln x - \dfrac{1}{2} ) + C $

b)
$\displaystyle \int \sqrt{2x+1} \, dx \underset{(1)}{=} \int \sqrt{2x+1} \, d\big( \frac{1}{2}\,(2x+1) \big)=\dfrac{1}{2}\,\int (2x+1)^{\frac{1}{2}} \, d(2x+1)$
    $=\displaystyle \dfrac{1}{2}\,\dfrac{1}{\frac{1}{2}+1}\,(2x+1)^{\frac{1}{2}+1}+C$
    $=\displaystyle \frac{1}{2}\cdot \frac{2}{3}\,(2x+1)^{\frac{3}{2}}+C$
    $=\displaystyle \dfrac{1}{3}\,(2x+1)\,\sqrt{2x+1}+C$

---
(1)     $d\,\big(\dfrac{1}{2}\,(2\,x+1)\big)=\big(\dfrac{1}{2}\,(2\,x+1)\big)'\,dx=\dfrac{1}{2}\cdot 2\,dx=dx$
---

c)
$\displaystyle \int \dfrac{2x}{x^2+1} \,dx = \int \dfrac{2x\,dx}{x^2+1} \underset{(2)}{=} \int \dfrac{d(x^2+1)}{x^2+1}=\ln ( x^2+1)+C $

(2)     $d(x^2+1)=(x^2+1)'\,dx=2x\,dx$

d)
$\displaystyle \int 2^x \,dx = \int \, e^{x\,\ln 2} \,dx \underset{(3)}{=} \int \, d\big( \dfrac{1}{\ln 2}\,e^{x\,\ln 2} \big) = \dfrac{1}{\ln 2}\,e^{x\,\ln 2} + C = \dfrac{1}{\ln 2}\,2^{x} +C$

(3)   $d\big( \dfrac{1}{\ln 2}\,e^{x\,\ln 2} \big) = \big( \dfrac{1}{\ln 2}\,e^{x\,\ln 2} \big)'\,dx = e^{x\,\ln 2} \,dx$

$\square$

[nota del autor]

Suponiendo que el tipo de interés ( expresado en tanto por ciento ) que ofrece una entidad financiera depende del tiempo, $t$, de acuerdo con la función $I(t)=\dfrac{90\,t}{t^2+9}$, ¿ a cuántos años le conviene pactar a un inversor para que el tipo de interés sea máximo ?.

Enunciado:
Suponiendo que el tipo de interés ( expresado en tanto por ciento ) que ofrece una entidad financiera depende del tiempo, $t$, de acuerdo con la función $I(t)=\dfrac{90\,t}{t^2+9}$, ¿ a cuántos años le conviene pactar a un inversor para que el tipo de interés sea máximo ?.

Resolución:
Encontremos los extremos relativos en $D_I = \mathbb{R}^{+}$; para ello, imponemos la condición necesaria: $I'(t)=0$. Así, pues, derivando e igualando a cero, se obtiene
$\big(\dfrac{90\,t}{t^2+9}\big)'=0 \Leftrightarrow 90\,\dfrac{9-t^2}{(t^2+9)^2}=0 \Leftrightarrow t=3 \,\text{años}$. Comprobemos que se trata de un máximo relativo; basta para ello utilizar el criterio del signo de la primera derivada; así, es fácil ver que $I'(t) \succ 0$ para $0 \le t \prec 3$ e $I'(t) \prec 0$ para $t \succ 3$, luego, efectivamente, se trata de un máximo relativo, y, además, del máximo absoluto, ya que $\displaystyle \lim_{t \rightarrow +\infty}\,I(t) = 0$.

$\square$

[nota del autor]

(a) Demostrar, a partir del Teorema de Rolle, que la función $f(x)=x^4-x^3+5\,x^2-2$ no puede tener más de dos raíces. (b) Demostrar, a partir del Teorema de Bolzano, que la función $f(x)=-(x+1)^3$ tiene por lo menos una raíz en el intervalo $(-2\,,\,0) \subset \mathbb{R}$. (c) Calcular el límite $\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{x^3}{e^x-1}$, empleando la regla de l'Hôpital ( consecuencia del Teorema del Valor Medio Extendido ) para resolver la indeterminación que aparece.

Enunciado:
(a) Demostrar, a partir del Teorema de Rolle, que la función $f(x)=x^4-x^3+5\,x^2-2$ no puede tener más de dos raíces.
(b) Demostrar, a partir del Teorema de Bolzano, que la función $f(x)=-(x+1)^3$ tiene por lo menos una raíz en el intervalo $(-2\,,\,0) \subset \mathbb{R}$.
(c) Calcular el límite $\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{x^3}{e^x-1}$, empleando la regla de l'Hôpital ( consecuencia del Teorema del Valor Medio Extendido ) para resolver la indeterminación que aparece.

Resolución:
a)
Estudiando las raíces de la función primera derivada $f'(x)=4\,x^3-3\,x^2+10x$, encontramos: $f'(x)=0 \Leftrightarrow 4\,x^3-3\,x^2+10x=0 \Leftrightarrow x\,(4\,x^2-3x+10)=0 \Leftrightarrow x=0$ o bien $4\,x^2-3x+10=0 \Leftrightarrow x=\dfrac{-(-3)\pm \sqrt{9-4\cdot 10 \cdot 4}}{2\cdot 4} \notin \mathbb{R}$, con lo cual $f'(x)$ sólo tiene una raiz ( $x=0$ ), luego, por el Teorema de Rolle ( $f(x)$ es continua y derivable en $D_f=\mathbb{R}$ ), se deduce de ello que $f(x)$ tiene a lo sumo dos raíces.

b)
La función $f(x)$ cambia de signo en los extremos del intervalo indicado, esto es $f(-2)=-(-2+1)^3=-(-1)^3=-(-1)=1 \succ 0$ y $f(0)=-(0+1)^3=-(1)^3=-1 \prec 0$, luego, por el Teorema de Bolzano ( la función $f(x)$ es continua y derivable en $D_f=\mathbb{R}$ y, por tanto, lo es también en el intervalo indicado ) se deduce que $f(x)$ tiene por lo menos una raiz en $(-2\,,\,0) \subset \mathbb{R}$

c)
Al pasar al límite, encontramos
$\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{x^3}{e^x-1}=\dfrac{0}{0}$   ( indeterminación )
Como estamos en condiciones de aplicar la regla de l'Hôpital, esto es, la derivada de la función del denominador $(e^x-1)'=e^x$ es no nula en $x=0$ ( valor al que se hace tender la variable de control del límite ), vamos a hacer uso de este método ( $\displaystyle \lim_{x \rightarrow c}\,\dfrac{f(x)}{g(x)}=\lim_{x \rightarrow c}\,\dfrac{f'(x)}{g'(x)}$ ), tal como se nos pide en el enunciado:
$\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{x^3}{e^x-1}=\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{(x^3)'}{(e^x-1)'}=\displaystyle \lim_{x \rightarrow 0}\,\dfrac{3\,x^2}{e^x}=\dfrac{3\cdot 0^2 }{e^0}=\dfrac{0}{1}=0$

$\square$

[nota del autor]

Determinar las ecuaciones de las rectas asíntotas de la función $f(x)=\dfrac{x^3+2\,x^2-3\,x}{x^2-3\,x+2}$

Enunciado:
Determinar las ecuaciones de las rectas asíntotas de la función $f(x)=\dfrac{x^3+2\,x^2-3\,x}{x^2-3\,x+2}$

Solución:
Veamos, en primer lugar, si la función dada, que es una fracción algebraica, puede expresarse de una forma más sencilla; para ello, procedemos a realizar la factorización de los polinomios del numerador y denominador para ver si se puede simplificar, y, para ello, debemos encontrar, primero, las raíces de ambos polinomios.

Raíces de del polinomio numerador $x^3+2\,x^2-3\,x$: son los valores de $x$ que anulan el valor del polinomio, por tanto, imponiendo esta condición, $x^3+2\,x^2-3\,x=0 \Leftrightarrow x\,(x^2+2x-3)=0$ con lo cual obtenemos las siguientes raíces: $0$, $1$ y $-3$; así, pues, $x^3+2\,x^2-3\,x=x\,(x-1)(x-(-3))=x\,(x-1)(x+3)$

Haciendo lo propio con el polinomio del denominador de la fracción vemos que $x^2-3x+2=
(x-1)(x-2)$.

Podemos, por tanto, volver a escribir la función dada de la forma $f(x)=\dfrac{x\,(x-1)(x+3)}{(x-1)(x-2)}$ y, cancelando los factores iguales del numerador y denominador, la función se simplifica de la forma $f(x)=\dfrac{x\,(x+3)}{x-2}$

Concluido este importante paso, pasamos a buscar rectas asíntotas.

Asíntotas verticales:
Son las rectas del tipo $x=a$, donde $a$ anule el denominador, esto es, siendo $\displaystyle k=\lim_{x \rightarrow a}\,f(x)=\pm \infty$. Este valor de $a$, evidentemente, tiene que ser $2$, luego hay solamente una recta asíntota vertical, de ecuación $\text{a.v.:}\,x=2$

Asíntotas oblicuas ( incluyen, si las hay, las horizontales ):
La ecuación de una recta asíntota oblicua es ( por ser una recta ) del tipo $\text{a.o.:}\,y=m\,x+k$, donde $m$ es la pendiente de la recta y $k$ la ordenada en el origen.

Así, pues, debemos encontrar los valores $\{m\}$ y $\{k \}$ para caracterizar todas las rectas oblicuas que presente la función. Realizamos ésto en dos pasos:

(i) Calculamos el valor de $m$ teniendo en cuenta que la curva ( el trazo de la función ) debe tocar a la recta tagente en el infinito ( $+\infty$ o $-\infty$ ); por consiguiente, $m$ debe ser el valor del límite $\displaystyle \lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,f'(x)$, o lo que es lo mismo, $\displaystyle m=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\dfrac{f(x)}{x}$ ( propiedad que se demuestra fácilmente ); optando por lo segundo ( mayor facilidad de cálculo ) encontramos $\displaystyle m=\lim_{x \rightarrow \pm \infty} \, \dfrac{x\,(x+3)}{x\,(x-2)}=\lim_{x \rightarrow \pm \infty} \, \dfrac{x+3}{x-2}=1$. Vemos, por tanto, que, en este caso, sólo hay una asíntota oblicua, de pendiente igual a $1$.

(ii) Conociendo ya el valor de la pendiente ( $m=1$ ), podemos calcular ya el valor de la ordenada en el origen, ya que, en el límite, debe cumplirse que $\displaystyle m=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\big(f(x)-m\,x\big)=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\bigg(\dfrac{x\,(x+3)}{x-2)}-1 \cdot x\bigg)=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\dfrac{5x}{x-2}=5$

Llegamos, pues, a la conclusión que la función $f(x)$ presenta una asíntota oblicua de ecuación, $\text{a.o.:}\,y=x+5$

La siguiente figura muestra la curva $f(x)$ y sus asíntotas:


$\square$

[nota del autor]

Hallar las dimensiones de una ventana rectangular de $6\,\text{m}$ de perímetro para que tenga la mayor área posible.

Enunciado:
Hallar las dimensiones de una ventana rectangular de $6\,\text{m}$ de perímetro para que tenga la mayor área posible.

Resolución:
Denotemos por $x$ a uno de los dos lados, entonces el otro lado es $3-x$, luego la función área viene dada por $f(x)=x\,(3-x)$, que es una función polinómica de segundo grado ( $f(x)=ax^2+bx+c$   (1)) cuyo coeficiente de grado dos, $a=-3$ es negativo, luego el vértice de la parábola, de abscisa $x_v=-\dfrac{b}{2a}=-\dfrac{3}{2\,(-1)}=\dfrac{3}{2} \, \text{m}$, corresponde a un máximo relativo.

Esto se puede comprobar derivando e igualando a cero la función ( condición necesaria para hallar extremos relativos) obteniéndose dicha abscisa, que, además, en este caso es el (máximo) absoluto ( por ser todos los puntos de la curva puntos de concavidad ), con lo cual, el valor que corresponde al otro lado ( desigual ) del rectángulo, que es $3-x$, es el mismo: $3-\dfrac{3}{2}=\dfrac{3}{2}\,\text{m}$.

Conclusión: para maximizar el área de la ventana, ésta debe ser un cuadrado, y dicha área máxima, con los datos del problema, es igual a $\big(\dfrac{3}{2}\big)^2= \dfrac{9}{4}\,\text{m}^2$

$\square$

[nota del autor]

Sea la función $f(x)=x^4-13\,x^2+36$. Se pide: ...

Enunciado:
Sea la función $f(x)=x^4-13\,x^2+36$. Se pide:
  a) Analizar y representar gráficamente dicha función
  b) Calcular la integral $\displaystyle \int_{-3}^{3}\,f(x)\,dx$
  c) Calcular el área de la región del plano comprendida entre la curva dada por $f(x)$ y el eje $Ox$, entre las abscisas $-3$ y $3$

Solución:
a)
La función $f(x)=x^4-13\,x^2+36$ es un polinomio, por lo que su dominio de definición, de continuidad y de derivabilidad es $D_f=\mathbb{R}$. Al tratarse de un polinomio, no tiene asíntotas.

Veamos si la función $f(x)$ tiene raíces: $\{x \in D_f:\,f(x)=0\}$. Imponiendo la condición $f(x)=0$ encontramos $x^4-13\,x^2+36=0$. Al tratarse de una ecuación polinómica de grado $4$ puede haber, a lo sumo, cuatro soluciones distintas; y, por ser un polinomio sin términos de grado impar, reconocemos en dicha ecuación la forma bicuadrada, con lo cual resulta muy sencillo encontrarlas: haciendo el cambio $t=x^2$ y resolviendo la ecuación cuadrática en $t$ a la que se llega encontramos que los valores que puede tomar dicha variable son $4$ y $9$, por lo que, para acabar, deshaciendo el cambio ( $x=\sqrt{t}$ ), se llega a las siguientes cuatro soluciones de la ecuación ( que son las raíces de $f(x)$ ): $\{-3,\,\,-2\,,\,2\,,\,3\}$, con lo cual la función $f(x)$ corta al eje de abscisas en los siguientes puntos: $A(-3\,,\,0)$, $B(-2\,,\,0)$, $C(2\,,\,0)$ y $D(3\,,\,0)$

Punto de corte con el eje de ordenadas: $E(0\,,\,f(0))$, siendo $f(0)=0^4-13\,0^2+36=36$

La función dada es par, ya que $f(x)=f(-x) \; \forall x \in \mathbb{R}$ ( la curva es simétrica respecto del eje de ordenadas )

Abscisas de los extremos relativos ( máximos y mínimos locales ): $\{x \in D_f:\,f'(x)=0$. Imponiendo la condición encontramos $f'(0)=0 \Leftrightarrow 4\,x^3-26\,x=0 \Leftrightarrow 2\,x (2\,x^2-13)=0$ luego $x$ toma los siguientes valores $\{ -|\sqrt{\frac{13}{2}}|\,,0\,,\,|\sqrt{\frac{13}{2}}|\}$, luego obtenemos los siguientes puntos estacionarios en el trazo ( curva ) de $f(x)$: $M_{1}\big(-|\sqrt{\frac{13}{2}}|\,,\,f(-|\sqrt{\frac{13}{2}}|)\big)$, $M_{2}\big(0\,,\,f(0)\big)$ y $M_{3}\big(|\sqrt{\frac{13}{2}}|\,,\,f(|\sqrt{\frac{13}{2}}|)\big)$

Investiguemos, ahora, la naturaleza de dichos extremos relativos. Para ello utilizaremos el criterio del signo de la segunda derivada en dichos puntos, al ser muy fácil calcular la derivada de las funciones polinómicas; como $f'(x)=4\,x^3-26\,x$, derivando otra vez encontramos $f''(x)=12\,x^2-26$. Entonces, al ser $f''(-|\sqrt{\frac{13}{2}}|) \succ 0$ y $f''(|\sqrt{\frac{13}{2}}|)\succ 0$, se desprende de ello que $M_1$ y $M_3$ son mínimos relativos ( la función es convexa en dichos puntos ); y, como $f''(0) \prec 0$, la función presenta un máximo relativo en $M_2$ ( la abscisa de dicho máximo coincide con la ordenada en el origen y, por tanto, dicho punto es también el punto de corte con el eje de ordenadas ).

Intervalos de decrecimiento (hay dos): $(-\infty\,,\,-|\sqrt{\frac{13}{2}}|$ y $(0\,,\,|\sqrt{\frac{13}{2}}|)$
Intervalos de crecimiento ( hay dos ): $( -|\sqrt{\frac{13}{2}}|\,,\,0)$ y $( |\sqrt{\frac{13}{2}}|\,,\,+\infty)$

Abscisas de los puntos de inflexión: $\{x \in D_f:\,f''(x)=0$. Imponiendo la condición, $f''(0)=0 \Leftrightarrow 12\,x^2-26=0$, luego $x$ toma los siguientes valores $\{-|\sqrt{\frac{13}{6}}|\,,\,|\sqrt{\frac{13}{6}}|\}$, luego hay dos puntos de inflexión cuyas coordenadas son $I_{1}(-|\sqrt{\frac{13}{6}}|\,,\,f(-|\sqrt{\frac{13}{6}}|)$ y $I_{2}(|\sqrt{\frac{13}{6}}|\,,\,f(|\sqrt{\frac{13}{6}}|)$

Comportamiento de la función en el infinito: $\displaystyle \lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,f(x)=+\infty$

Intervalos de convexidad ( hay dos ): $(-\infty\,,\,-|\sqrt{\frac{13}{6}}|$ y $(|\sqrt{\frac{13}{6}}|\,,\,+\infty)$
Intervalo de concavidad (sólo hay uno): $(-|\sqrt{\frac{13}{6}}|\,,\,|\sqrt{\frac{13}{6}}|)$

Representación gráfica de la función. Reuniendo todas esas piezas de información podemos dibujar la siguiente curva


b)
Integral definida entre $x=-3$ y $x=3$: $\displaystyle \int_{-3}^{3} ( x^4-13\,x^2+36 ) \, dx \underset{\text{función par}}{=} 2\, \int_{0}^{3} ( x^4-13\,x^2+36 ) \, dx$. Por el Primer Teorema Fundamental del Cálculo, la familia de primitivas de la función del integrando es $\dfrac{1}{5}\,x^5-\dfrac{13}{3}\,x^3+36\,x+C$ ( donde $C$ es una constante arbitaria o constante de integración), y, por el Segundo Teorema Fundamental del Cálculo ( Newton-Leibniz ) o regla de Barrow, obtenemos
  $\displaystyle \int_{0}^{3} ( x^4-13\,x^2+36 ) \, dx =$
    $=\left[ \dfrac{1}{5}\,x^5-\dfrac{13}{3}\,x^3+36\,x \right]_{0}^{3}$
      $=\big(\dfrac{1}{5}\,3^5-\dfrac{13}{3}\,3^3+36\cdot 3 \big)-\big(\dfrac{1}{5}\,0^5-\dfrac{13}{3}\,0^3+36\cdot 0 \big)=\dfrac{198}{5}$
luego
$$\displaystyle \int_{-3}^{3} ( x^4-13\,x^2+36 ) \, dx = 2 \cdot \dfrac{198}{5} = \dfrac{396}{5}$$


c) Área de la región del plano comprendida entre el trazo de la función y el eje de abscisas; entre los puntos de abscisas $x=-3$ y $x=3$.

Cuidado:   No debemos confundir el valor de la integral definida que acabamos de calcular con el área de la región del plano ( magnitud púramente geométrica y, por tanto, en cualquier caso, positiva ), ya que algunas partes de la integral definida en su dominio de integración podrían dar contribuciones negativas y, por consiguiente, dichas parte -- en este caso las hay -- deben ser sumadas en valor absoluto. Hacer hincapié en este importante matiz es lo que se persigue en esta última pregunta.

Dicho ésto, volvemos a tener en cuenta que la función del integrando, $f(x)$, es par, el dominio de integración es simétrico, así que nos conviene -- con el fin de economizar operaciones de cálculo -- obtener el área de una de las dos mitades para, al final, multiplicar por dos.

El área de una de las dos mitades, pongamos que la de la derecha ( comprendida en el primer y cuarto cuadrantes ), la obtenemos calculando la contribución de las dos subregiones delimitadas por la raiz $x=2$, esto es, entre $0$ y $2$ por una parte y entre $2$ y $3$ para acabar; para ello, sumamos en valor absoluto las dos partes de la integral definida ( ver, para más claridad, la figura de abajo ).

Así, pues, podemos escribir:
$$\displaystyle \text{Área}=2 \, \bigg( \left| \int_{0}^{2}\,f(x)\,dx \right| + \left| \int_{2}^{3}\,f(x)\,dx \right| \bigg)$$


y como la mitad del área pedida es
$\displaystyle \left| \big(\dfrac{1}{5}\,2^5-\dfrac{13}{3}\,2^3+36\cdot 2 \big)-\big(\dfrac{1}{5}\,0^5-\dfrac{13}{3}\,0^3+36\cdot 0 \big) \right| + $
    $\displaystyle + \left| \big(\dfrac{1}{5}\,3^5-\dfrac{13}{3}\,3^3+36\cdot 3 \big)-\big(\dfrac{1}{5}\,2^5-\dfrac{13}{3}\,2^3+36\cdot 2 \big) \right| = \dfrac{718}{15} $
el área completa es
$$\text{Área}=2 \, \big( \dfrac{718}{15} \big)=\dfrac{1436}{15} \, \text{unidades arbitrarias de área}$$

$\square$




[nota del autor]

sábado, 10 de mayo de 2014

Estudiar la función $f(x)=e^{-x^2}$

Enunciado:
Estudiar la función $f(x)=e^{-x^2}$ y representarla gráficamente a partir del resultado de dicho análisis.

Nota:   En Probabilidad y Estadística, esta función está relacionada con la función de Gauss( o campana de Gauss), es decir, con la función de densidad de probabilidad del modelo de variable aleatoria con distribución normal ) - y, por tanto, con el Teorema Central del Límite -, presentando todos los elementos cualitativos que la caracterizan.

Resolución:
Dominio de definición:
$D_f=\mathbb{R}$ ( todos los números reales tiene imagen, por ser una función exponencial )


Raíces de la función ( abscisas de los puntos de corte con el eje $Ox$): no tiene


Extremos relativos ( máximos y mínimos locales o relativos ):
Para encontrar los extremos relativos ( máximos y mínomos locales ) debemos encontrar los valores de $x$ ( abscisas de dichos puntos ) que cumplen $f'(x)=0$. La función derivada $f'(x)=e^{-x^2}\,(-x^2)'=-2\,x\,e^{-x^2}$ se anula si y sólo si $x=0$, luego sólo hay un extremo relativo, cuya abscisa coincide con la raiz de $f(x)$ y su ordenada es $f(0)=e^{0^2}=e^0=1$. Como la función sólo puede tomar valores positivos, dicho extremo relativo, que corresponde, pues, al punto $M(0,1)$, es un máximo local; por otra parte, como el recorrido de la función es $\mathcal{R}_f=[0\,,\,1]$, dicho máximo relativo o local es también el máximo absoluto. Al no ser la función dada una función constante, no tener raíces y tener un sólo extremo relativo, deducimos que el eje $Ox$ es una asíntota horitzontal; en efecto, $\displaystyle \lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,f(x)=0$, luego $\text{a.h.:}\,y=0$, que es el propio eje de abscisas.


Intervalos de crecimiento y decrecimiento:
$I^{\uparrow}=(-\infty\,,\,0)$ ( solamente hay un intervalo de crecimiento )
$I^{\downarrow}=(0\,,\,+\infty)$ ( solamente hay un intervalo de decrecimiento )


Asíntotas verticales y asíntotas oblícuas (distintas de la a. horizontal): no hay ( por ser una función exponencial )


Con todos los elementos de análisis, hasta ahora recogidos, podemos ya perfilar la trazo de la función y es el siguiente ( figura ):



Puntos de inflexión:
La curva ( el trazo de la función ) cambia el signo de la curvatura en dos puntos ( A y B en el gráfico ); procedemos, ahora a calcular sus coordenadas:


Los valores del dominio de existencia en los que la curvatura cambia de signo cumplen la condición necesaria $f''(x)=0$, así, pues, determinamos, primero, la función segunda derivada, que es $f''(x)=-2\,e^{-x^2}\,(1-2\,x^2)$ ( se deja al alumno la comprobación de dicho resultado ); a continuación, imponemos la condición necesaria, y encontramos que $f''(x)=0$ si y sólo si $x_B=-\dfrac{1}{|\sqrt{2}|}$ ( abscisa del punto de inflexión $B$ ) o bien si $x_A=\dfrac{1}{|\sqrt{2}|}$ (absicisa del punto de inflixión $A$ ). Las ordenadas respetivas se calculan determinando la imagen de dichas abscisas: $y_B=f \big( -\dfrac{1}{|\sqrt{2}|} \big)=\dfrac{1}{\sqrt{e}}$ y $y_A=f \big( \dfrac{1}{|\sqrt{2}|} \big)=\dfrac{1}{\sqrt{e}}$ ( dejo la comprobación de estos cálculos a cargo del lector ).


Intervalos de concavidad y convexidad:
$I_{\text{convexidad}}=(-\infty\,,\,-\dfrac{1}{|\sqrt{2}|})$
$J_{\text{concavidad}}=(-\dfrac{1}{|\sqrt{2}|}\,,\,\dfrac{1}{|\sqrt{2}|})$
$K_{\text{convexidad}}=(-\dfrac{1}{|\sqrt{2}|}\,,\,+\infty)$

Nota:   Recordemos que, por convenio, decimos que una función es cóncava ( respectivamente, convexa ) en un punto si al trazar las secantes paralelas a la recta tangente que pasa por dicho punto, éstas quedan por debajo ( repectivamente, por encima ) de la recta tangente. Por otra parte, decimos, también, que una función es cóncava ( respectivamente, convexa ) en un punto si el valor de la derivada segunda en dicho punto es positivo ( respectivamente, negativo ); por ello, el valor de la segunda derivada en un punto de inflexión -- donde la función no es cóncava ni convexa -- es cero.

Observación:   En otro ejercicio, estudiábamos la función $f(x)=\dfrac{x^2}{x^2+1}$. Cabe destacar - como curiosidad - un parecido con la función $e^{-x^2}$ al invertirla y trasladarla, tal como se muestra en la siguiente figura:


$\square$



[nota del autor]

viernes, 9 de mayo de 2014

Sea $X$ una variable aleatoria continua cuyos valores son números reales, con función de densidad de probabilidad dada por $$f(x)=\left\{\begin{matrix} 0 & \text{si} & x \prec 0 \\ x & \text{si} & 0 \le x \le \sqrt{2} \\ 0 & \text{si} & x \succ \sqrt{2} \\ \end{matrix}\right.$$ Se pide:   a) la función de distribución de probabilidad $F(x)$   b) $P\{X \le 1\}$

Enunciado:
Sea $X$ una variable aleatoria continua cuyos valores son números reales, con función de densidad de probabilidad dada por
$$f(x)=\left\{\begin{matrix}
0 & \text{si} & x \prec 0 \\
x & \text{si} & 0 \le x \le \sqrt{2} \\
0 & \text{si} & x \succ \sqrt{2} \\
\end{matrix}\right.$$
Se pide:
  a) la función de distribución de probabilidad $F(x)$
  b) $P\{X \le 1\}$

Resolución:
Por los conceptos de probabilidad sabemos que la función de distribución de probabilidad $F(x)$ es una primitiva de la función de densidad de probabilidad $f(x)$, esto es, cumple el Primer Teorema Fundamental del Cálculo: $(F(x)+C)'=f(x)$, donde $C$ es la constante de integración; dicho de manera equivalente, $F(x)=\int \,f(x)\,dx + C$. Entonces, $F(x)=\dfrac{1}{2}\,x^2+C$     (1), y teniendo en cuenta - por su significado de probabilidad acumulada - que la función de distribución de probabilidad, por tanto, debe venir dada por
$$F(x)=\left\{\begin{matrix}
0 & \text{si} & x \prec 0 \\
\dfrac{1}{2}\,x^2+C & \text{si} & 0 \le x \prec \sqrt{2} \\
1 & \text{si} & x \ge \sqrt{2} \\
\end{matrix}\right.$$

Determinemos, ahora, el valor de la constante de integración $C$: imponiendo la condición que se desprende del valor total de la probabilidad acumulada, esto es, $F(\sqrt{2})=1$, y teniendo en cuenta (1) podemos escribir $\dfrac{1}{2}\,(\sqrt{2})^2+C=1$ y, por tanto, $C=0$. Así, pues,

$$F(x)=\left\{\begin{matrix}
0 & \text{si} & x \prec 0 \\
\dfrac{1}{2}\,x^2 & \text{si} & 0 \le x \prec \sqrt{2} \\
1 & \text{si} & x \ge \sqrt{2} \\
\end{matrix}\right.$$

b)
Calculemos, ahora, la probabilidad pedida utilizando el Segundo Teorema Fundamental del Cálculo,
$\displaystyle P\{X \le 1\}:=F(1)=\int_{-\infty}^{0}\,0\,dx+\int_{0}^{1}\,x\,dx$
      $=0+\int_{0}^{1}\,x\,dx=0+\left[\dfrac{1}{2}\,x^2\right]_{0}^{1}=\dfrac{1}{2}\cdot 1^2-\dfrac{1}{2}\cdot 0^2=\dfrac{1}{2}-0=\dfrac{1}{2}$



$\square$

[nota del autor]

Una sustancia se diluye en un líquido contenido en un recipiente a un ritmo que viene expresado por la función $f(t)=e^{0'001\,t}$. Los valores de dicha función se expresan en $\text{g}/h$ y los valores de $t$ en horas. Se pide:   a) ¿ Qué cantidad de dicha sustancia se ha introducido desde $t=1\,\text{h}$ hasta $t=4\,\text{h}$ ?   b) ¿ En qué unidades se expresa la constante que figura en el exponente ? ( cuestión )

Enunciado:
Una sustancia se diluye en un líquido contenido en un recipiente a un ritmo que viene expresado por la función $f(t)=e^{0'001\,t}$. Los valores de dicha función se expresan en $\text{g}/h$ y los valores de $t$ en horas. Se pide:
  a) ¿ Qué cantidad de dicha sustancia se ha introducido desde $t=1\,\text{h}$ hasta $t=4\,\text{h}$ ?
  b) ¿ En qué unidades se expresa la constante que figura en el exponente ? ( cuestión )

Resolución:

a)
Siendo $f(t)$ la función que expresa la cantidad de sustancia diluida por unidad de tiempo, la cantidad de sustancia diluida en un instante de tiempo $t$ viene dada por la familia de primitivas de $f(t)$, esto es, por el conjunto de funciones $F(t)+C$, donde $(F(t)+C)'=f(t)$ ( Primer Teorema Fundamental del Cálculo ), en otras palabras, por $\displaystyle \int\,f(t)\,dt=\int e^{0'001\,t}\,dt$, es decir, $F(t)=\dfrac{1}{0,001}\,e^{0,001\,t}+C$, donde $C$ es la constante de integración.


Entonces, como en el instante inicial la cantidad de sustancia en el líquido es nula, $F(0)=0$, podemos escribir que $\dfrac{1}{0,001}\,e^{0,001\cdot 0}+C=0 \Rightarrow \dfrac{1}{0,001}+C=0 \Rightarrow C=-\dfrac{1}{0,001}$ con lo cual hemos fijado la constante de integración de acuerdo con la condición inicial del proceso, y, por tanto, la función que describe la cantidad de sustancia, dada dicha condición inicial, es $F(t)=\dfrac{1}{0,001}\,e^{0,001\, t}-\dfrac{1}{0,001}\,$, que, expresada de forma más compacta, es $F(t)=\dfrac{1}{0,001}\,\big( e^{0,001\, t}-1\big)$.


La cantidad de sustancia diluida en el líquido que contiene el recipiente en el instante $t=4 \, \text{h}$ es $F(4)=\dfrac{1}{0,001}\,\big( e^{0,001\cdot 4}-1\big)$ y la cantidad de sustancia en $t=1\,\text{h}$ es $F(1)=\dfrac{1}{0,001}\,\big( e^{0,001\cdot 1}-1\big)$, luego entre un instante y otro la cantidad de dicha sustancia viene dada por $F(4)-F(1)=\dfrac{1}{0,001}\,\big( e^{0,001\cdot 4}-1\big)-\dfrac{1}{0,001}\,\big( e^{0,001\cdot 1}-1\big)$, y, simplificando, obtenemos $F(4)-F(1)=\dfrac{1}{0,001}\,\big(e^{0,001\cdot 4} -e^{0,001\cdot 1}\big)\approx 3,008 \,\text{g}$

Nota: Podemos llegar al mismo resultado con más brevedad calculando directamente el valor de la integral definida ( Segundo Teorema Fundamental del Cálculo ) de la función $f(t)$ integrada entre $t=1$ y $t=4$ tal como sigue $\displaystyle \int_{1}^{4}\,e^{0'001\,t}\,dt=\left[ \dfrac{1}{0,001}\,e^{0,001\cdot t} \right]_{1}^{4}=\dfrac{1}{0,001}\,\big(e^{0,001\cdot 4} -e^{0,001\cdot 1}\big)\approx 3,008 \,\text{g}$

b)
Veamos, ahora, cuáles son las unidades en las que se expresa la constante del exponente y que denotamos por $\tau$ y cuyo valor es $0,0001$. Como la cantidad del exponente de $\tau \, t$ debe ser adimensional, $[\tau]=[t]^{-1}$, luego las unidades de $\tau$ son $\text{h}^{-1}$, o lo que es lo mismo, $1/h$ es decir, $\tau = 0,001 \, \text{h}^{-1}$

$\square$

[nota del autor]

Sea la función $f(x)=x$. Se pide:   a) Una función primitiva de $f(x)$ y la familia de funciones primitivas de $f(x)$, esto es, resolver la integral indefinida de $f(x)$   b) Hallar la integral definida de $f(x)$ entre $x=-1$ y $x=1$   c) Calcular el valor del área comprendida entre el trazo de la función $f(x)$, el eje $Ox$ y la rectas perpendiculares al mismo que pasan por los puntos de coordenadas $(-1,0)$ y $(1,0)$

Enunciado:
Sea la función $f(x)=x$. Se pide:
  a) Una función primitiva de $f(x)$ y la familia de funciones primitivas de $f(x)$, esto es, resolver la integral indefinida de $f(x)$
  b) Hallar la integral definida de $f(x)$ entre $x=-1$ y $x=1$
  c) Calcular el valor del área comprendida entre el trazo de la función $f(x)$, el eje $Ox$ y la rectas perpendiculares al mismo que pasan por los puntos de coordenadas $(-1,0)$ y $(1,0)$

Resolución:
a)
Una función primitiva de $f(x)$ es $F(x)=\dfrac{1}{2}\,x^2$, luego la familia de primitivas de $f(x)$ es $\dfrac{1}{2}\,x^2+C$, siendo $C$ una constante arbitraria llamada constante de integración, pues según el Primer Teorema Fundamental del Cálculo, $F(x)$ ha de ser tal que $(F(x)+C)'=F'(x)+(C)'=F'(x)+0=f(x)$; en nuestro caso, $(\dfrac{1}{2}\,x^2+C)'=x$. Otra manera de expresar lo mismo es $\int x\,dx=\dfrac{1}{2}\,x^2+C$, resultado que también suele denominarse integral indefinida de $f(x)$.

b)
La integral definida es un número real, y se define como el resultado de aplicar el Segundo Teorema Fundamental del Cálculo o Teorema de Newton-Leibiniz ( también llamado regla de Barrow ):
$\displaystyle \int_{-1}^{1}\,x\,dx=F(1)-F(-1)=\dfrac{1}{2}\,1^2-\dfrac{1}{2}\,(-1)^2=\dfrac{1}{2}\,(1-1)=0$

c)
El área comprendida entre el trazo ( curva ) de la función y el eje de abscisas no siempre coincide con el valor de la integral definida cuyo significado va más allá que el del área geométrica stricto sensu ( el valor de la integral definida, según la naturaleza del modelo funcional, puede corresponder diversas magnitudes: una probabilidad, una energía, la longitud de camino recorrida, etcétera), aunque la noción de área bajo la curva da nombre al problema de la integral definida y por tanto el cálculo del área geométrica utiliza la noción de integral definida.

Para obtener el valor del área ( geométrica ), a partir de la integral definida, ocurre que, a veces, falta arreglar la suma de los términos de los que se compone el resultado de la integral definida para determinar, a partir de dicho resultado, el valor del área, pues es necesario convertir los términos negativos del resultado en positivos ( el área geométrica es, además, por definición, una magnitud positiva ); en efecto, eso ocurre cuando la función toma valores positivos y negativos en el conjunto del dominio de integración. En particular, si la función es impar y el dominio de integración es simétrico, que es el caso del ejercicio, la integral definida resulta ser igual a cero como acabamos de ver en el apartado anterior; ahora bien, el área pedida no es cero ( ver figura ); para que ello se refleje en el cálculo, procederemos a sumar en valor absoluto los sumandos ( o términos ) negativos a los positivos en el resultado de la integral definida, es decir
$\displaystyle \text{Área bajo la curva}=|\int_{-1}^{0}\,x\,dx|+|\int_{0}^{1}\,x\,dx|=|-\dfrac{1}{2}|+|\dfrac{1}{2}|$
      $=\dfrac{1}{2}+\dfrac{1}{2}=1$ unidades arbitrarias de área

En el caso que nos ocupa - insistimos en ese punto - por ser $f(x)=x$ una función impar ( $f(-x)=-f(x); \forall x \in D_f$ ) y el dominio de integración simétrico ( esto es, siendo el límite inferior igual a $-1$ y límite superior igual a $1$ ), podemos escribir dicha suma de términos positivos, o sea, el área, de la forma $\text{Área}=2\,\displaystyle \int_{0}^{1}\,x\,dx=2\,(\dfrac{1}{2}\,1^2-\dfrac{1}{2}\,0^2)=2\,(\dfrac{1}{2}\,(1-0))$
      $=2\cdot \dfrac{1}{2} = 1$ unidades arbitrarias de área



Observación:   Notemos, además, que en este caso, ni siquiera hace falta utilizar el concepto de integral definida para determinar el área pedida, pues, dicha área se puede calcular, simplemente, con la fórmula del área del triángulo, tal como se comenta en el rótulo de la figura.

$\square$

[nota del autor]

Estudiar la función $f(x)=\dfrac{x^2}{x^2+1}$

Enunciado:
Estudiar la función $f(x)=\dfrac{x^2}{x^2+1}$ y representarla gráficamente a partir del resultado del análisis.

Resolución:
Dominio de definición:
$D_f=\mathbb{R}$, ya que el denominador no se anula para ningún
valor de $x$, y, por tanto todos los números reales tienen imagen.

Raíces de la función ( abscisas de los puntos de corte con el eje $Ox$):
raíces=$\{x:f(x)=0\}$; imponiendo la condición, $\dfrac{x^2}{x^2+1}=0 \Leftrightarrow x=0$, luego sólo hay una raiz: $x=0$; su ordenada en el origen es $f(0)=0$, por tanto, el trazo de la función pasa por el origen de coordenadas.

Extremos relativos ( máximos y mínimos locales o relativos ):
Para encontrar los extremos relativos ( máximos y mínomos locales ) debemos encontrar los valores de $x$ ( abscisas de dichos puntos ) que cumplen $f'(x)=0$ -- por este motivo, se llaman, también, puntos estacionarios --. Como $f'(x)=\dfrac{2x}{(x^2+1)^2}$, esta función es nula si y sólo si $x=0$, luego sólo hay un extremo relativo, cuya abscisa coincide con la raiz de $f(x)$ y su ordenada es $f(0)=0$, luego el punto del plano que corresponde a dicho extremo relativo es el origen de coordenadas $O(0,0)$, con lo cual vemos que su naturaleza no puede ser otra que la de mínimo local, pues, la función es positiva para todo valor de $x$ de su dominio de existencia ( las ordenadas de la función son todas positivas ), y es, además, el mínimo absoluto, habida cuenta que $f(x)$ no puede tomar valores negativos y, por tanto, valores menores que la ordenada de dicho mínimo local, que es $0$. Así, vemos que el recorrido de la función ( conjunto de valores que toma la función ) es $\mathcal{R}_f=[0\,,\,1]$.

Intervalos de crecimiento y decrecimiento:
$I^{\downarrow}=(-\infty\,,\,0)$ ( solamente hay un intervalo de decrecimiento )
$I^{\uparrow}=(0\,,\,+\infty)$ ( solamente hay un intervalo de crecimiento )

Asíntotas verticales: no hay ( no se anula el denominador para ningún valor de $x$ )

asíntotas oblícuas:
Las asíntotas oblícuas, como rectas que son, tienen ecuación $y=m\,x+k$. Veamos, en primer lugar, cuál es la pendiente $m$; $\displaystyle m=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,f'(x)$ o, lo que es lo mismo (propiedad), $\displaystyle m \underset{def}{=}\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\dfrac{f(x)}{x}$, y, haciendo el cálculo: $\displaystyle m=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\dfrac{\frac{x^2}{x^2+1}}{x}=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,\dfrac{x^2}{x^3+1}=0$ ( por ser el grado del denominador mayor que el del numerador ).

Una vez conocido el valor de la pendiente, $m=0$ ( recta horizontal ), calculamos el valor de la ordenada en el origen de la ( sólo hay una ) recta asíntota; para ello, despejamos el valor de $k$ de la ecuación de la recta, a la vez que pasamos al límite:

$\displaystyle k \underset{def}{=}\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,(y-m\,x)$, esto es, $\displaystyle k=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,(f(x)-m\,x)=\lim_{x \rightarrow \pm \infty}\,(\dfrac{x^2}{x^2+1}-0\,x)=1$, concluyendo que $\text{r.h.:}\,y=1$

Con todos los elementos de análisis, hasta ahora recogidos, podemos ya perfilar la trazo de la función y es el siguiente ( figura ):


Puntos de inflexión:
La curva ( el trazo de la función ) cambia el signo de la curvatura en dos puntos ( A y B en el gráfico ); procedemos, ahora a calcular sus coordenadas:

Los valores del dominio de existencia en los que la curvatura cambia de signo cumplen la condición necesaria $f''(x)=0$, así, pues, determinamos, primero, la función segunda derivada, que es $f''(x)=2\,\dfrac{(x^2+1)(1-3\,x^2)}{(x^2+1)^4}$ ( se deja al alumno la comprobación de dicho resultado ), y, a continuación, imponemos la condición necesaria, viendo que $f''(x)=0$ si y sólo si $x_B=-\dfrac{1}{|\sqrt{3}|}$ ( abscisa del punto de inflexión $B$ ) o bien si $x_A=\dfrac{1}{|\sqrt{3}|}$ (abscisa del punto de inflexión $A$ ). Las ordenadas respectivas se calculan determinando la imagen de dichas abscisas: $y_B=f \big( -\dfrac{1}{|\sqrt{3}|} \big)=\dfrac{1}{4}$ y $y_A=f \big( \dfrac{1}{|\sqrt{3}|} \big)=\dfrac{1}{4}$

Intervalos de concavidad y convexidad:
$I_{\text{concavidad}}=(-\infty\,,\,-\dfrac{1}{|\sqrt{3}|})$
$J_{\text{convexidad}}=(-\dfrac{1}{|\sqrt{3}|}\,,\,\dfrac{1}{|\sqrt{3}|})$
$K_{\text{concavidad}}=(\dfrac{1}{|\sqrt{3}|}\,,\,+\infty)$

-oOo-

Comentario:
    Cabe hacer aquí un par de comentarios sobre la función que aparece en este ejercicio, $f(x)=\dfrac{x^2}{x^2+1}$; en primer lugar, su forma recuerda a la de la función de densidad de probabilidad de Gauss, pero me gustaría hacer hincapié, ahora, en otra cosa: dicha función está relacionada con una curva muy famosa que describe el lugar geométrico ligado a un cierto "mecanismo", curva que fue estudiada ( entre otros matemáticos ) por Maria Gaetana Agnesi (1718-1799) en uno de sus trabajos; esta curva tiene la siguiente ecuación ( en coordenadas cartesianas ): $y=\dfrac{1}{x^2+1}$ y se conoce con el curioso nombre de [ Bruja de Agnesi], debiéndose este nombre a un error de traducción del italiano al inglés que, sin ser subsanado, ha perdurado. Pues bien, el trazo de la función del ejercicio tiene la misma forma que dicha famosa curva. Observe el lector que haciendo dos transformaciones -- una reflexión respecto al eje $Ox$ seguida de una traslación en el sentido del eje $Oy$ --, llevamos la curva de la función que aparece en el ejercicio, $y=\dfrac{x^2}{x^2+1}$, a este otro trazo ( curva ): $-\dfrac{x^2}{x^2+1}+1 = \dfrac{1}{x^2+1}$, que es la curva de Agnesi.

$\square$

[nota del autor]

lunes, 28 de abril de 2014

Sea la variable aleatoria normal $X \sim N(2\,,\,1'5)$. Se pide:     a) El valor de la abscisa $a$ tal que $P\{|X| \le a \}=0'4500$     b) El valor de la abscisa $b$ tal que $P\{|X| \ge b \}=0'3000$     c) $P\{|X+2| \le 1 \}$     d) $P\{|X-2| \ge 1 \}$

Enunciado:
Sea la variable aleatoria normal $X \sim N(2\,,\,1'5)$. Se pide:
    a) El valor de la abscisa $a$ tal que $P\{|X| \le a \}=0'4500$
    b) El valor de la abscisa $b$ tal que $P\{|X| \ge b \}=0'3000$
    c) $P\{|X+2| \le 1 \}$
    d) $P\{|X-2| \ge 1 \}$

Resolución:
(a)
$P\{|X| \le a \}=0'4500$
tipificando la variables, podemos escribir lo anterior de la forma
    $P\{|Z| \le \dfrac{a-2}{1'5} \}=0'4500 \Rightarrow P\{Z \ge \dfrac{a-2}{1'5} \}=\dfrac{1-0'4500}{2}=0'2750$ ( probabilidad de la cola derecha )
por lo tanto
    $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}=1-0'2750=0'7250$
y consultando las tablas de la función de distribución de $Z \sim N(0,1)$ encontramos
    $\dfrac{a-2}{1'5}\approx 0'60$, de donde obtenemos $a \approx 0'60\cdot 1'5 + 2 = 2'90$

Otra manera de hacerlo:

$P\{|X| \le a \}=0'4500$
  $P\{-a \le X \le a \}=0'4500$
    $P\{X \le a \}-P\{X \le -a \}=0'4500$
    $P\{X \le a \}-P\{-X \ge a \}=0'4500$
tipificando la variable, $Z = \dfrac{X-2}{1'5}$, podemos escribir lo anterior de la forma
    $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}-P\{-Z \ge \dfrac{a-2}{1'5} \}=0'4500$
    $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}-P\{Z \le -\dfrac{a-2}{1'5} \}=0'4500$
    $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}-P\{Z \ge \dfrac{a-2}{1'5} \}=0'4500$
    $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}-(1-P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \})=0'4500$
              $2\,P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}-1=0'4500$
                $P\{Z \le \dfrac{a-2}{1'5} \}=F(\dfrac{a-2}{1'5})=\dfrac{1+0'4500}{2}=0'7250$
y de las tablas de la función de distribución $Z \sim N(0,1)$ vemos que
                $\dfrac{a-2}{1'5} \approx 0'60$ con lo cual $a\approx 1'5\cdot 0'60+2=2'90$

(b)
$P\{|X| \ge b \}=0'3000 \Rightarrow P\{|X| \le b \}=1-0'3000=0'7000$
tipificando la variables, podemos escribir lo anterior de la forma
    $P\{|Z| \le \dfrac{b-2}{1'5} \}=0'7000 \Rightarrow P\{Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}=\dfrac{1-0'7000}{2}=0'1500$ ( probabilidad de la cola derecha )
por lo tanto
    $P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \}=1-0'1500=0'8500$
y consultando las tablas de la función de distribución de $Z \sim N(0,1)$ encontramos
    $\dfrac{b-2}{1'5}\approx 1'04$, de donde obtenemos $b \approx 1'04 \cdot 1'5 + 2 = 3'56$

Otra manera de hacerlo:

$P\{|X| \ge b \}=0'3000$
  $P\{X \ge b \}+P\{X \le -b \}=0'3000$
    $P\{X \ge b \}+P\{-X \ge b \}=0'3000$
tipificando la variable, $Z = \dfrac{X-2}{1'5}$, podemos escribir lo anterior de la forma
    $P\{Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}+P\{-Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}=0'3000$
    $P\{Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}+P\{Z \le -\dfrac{b-2}{1'5} \}=0'3000$
    $P\{Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}+P\{Z \ge \dfrac{b-2}{1'5} \}=0'3000$
    $(1-P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \})+(1-P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \})=0'3000$
    $2\,(1-P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \})=0'3000$
    $1-P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \}=0'1500$
    $P\{Z \le \dfrac{b-2}{1'5} \}=F(\dfrac{b-2}{1'5})=1-0'1500=0'8500$
y de las tablas de la función de distribución $Z \sim N(0,1)$ encontramos
                $\dfrac{b-2}{1'5} \approx 1'04$ con lo cual $b \approx 1'5\cdot 1'04+2=3'56$

(c)
$P\{|X+2| \le 1 \}$
  $=P\{-1 \le X+2 \le 1 \}$
    $=P\{-1 - 2\le X \le 1 - 2 \}=P\{-3 \le X \le -1\}$
      $=P\{\dfrac{-3-2}{1'5} \le \dfrac{X-2}{1'5} \le \dfrac{-1-2}{1'5}\}$
        $= P\{ -\dfrac{10}{3} \le Z \le -2 \}=P\{Z\le -2\}-P\{Z\le -\dfrac{10}{3}\}$
          $=P\{Z\ge 2\}-P\{Z\ge \dfrac{10}{3}\}$
            $= (1-P\{Z\le 2\})-(1-P\{Z\le \dfrac{10}{3}\})=P\{Z \le \dfrac{10}{3}\})-P\{Z\le 2\})$
            $=F(\dfrac{10}{3})-F(2) \approx 1 - 097772 = 0'0228$


(d)
$P\{|X-2| \le 1 \}$
  $=P\{-1 \le X-2 \le 1 \}$
    $=P\{-1 + 2 \le X \le 1 + 2 \}=P\{1 \le X \le 3\}$
    $=P\{X \le 3\}-P\{X \le 1\}$
tipificando:
    $=P\{Z \le \dfrac{3-2}{1'5}\}-P\{Z \le \dfrac{1-2}{1'5}\}$
    $=P\{Z \le \dfrac{2}{3}\}-P\{Z \le -\dfrac{2}{3}\}$
    $=P\{Z \le \dfrac{2}{3}\}-P\{Z \ge +\dfrac{2}{3}\}$
    $=P\{Z \le \dfrac{2}{3}\}-(1-P\{Z \le +\dfrac{2}{3}\})$
    $=2\,P\{Z \le \dfrac{2}{3}\}-1$
    $=2\,F(\dfrac{2}{3})-1$
    $=2\cdot 0'7486-1=0'4972$

$\blacksquare$

[nota del autor]

La duración en horas de un determinado tipo de bombilla se puede aproximar por una distribución normal con media $\mu$ y desviación típica $\sigma=1940$ horas. Se toma una muestra aleatoria simple. Se pide:     a) ¿ Qué tamaño muestral se necesitaría como mínimo para que, con un nivel de confianza del $95\,\%$, el valor absoluto de la diferencia entre $\mu$ y la duración media observada $\bar{x}$ de esas bombillas fuese inferior a $100$ horas ?     b) Si el tamaño de la muestra es $n=225$ y la duración media observada es $\bar{x}=12415$ horas, obténgase un intervalo de confianza al $90\,\%$ para la media poblacional $\mu$.

Enunciado:
La duración en horas de un determinado tipo de bombilla se puede aproximar por una distribución normal con media $\mu$ y desviación típica $\sigma=1940$ horas. Se toma una muestra aleatoria simple. Se pide:

    a) ¿ Qué tamaño muestral se necesitaría como mínimo para que, con un nivel de confianza del $95\,\%$, el valor absoluto de la diferencia entre $\mu$ y la duración media observada $\bar{x}$ de esas bombillas fuese inferior a $100$ horas ?

    b) Si el tamaño de la muestra es $n=225$ y la duración media observada en la muestra es $\bar{x}=12415$ horas, obténgase un intervalo de confianza al $90\,\%$ para la media poblacional $\mu$.

Resolución:
(a)
Intervalo de confianza de la media poblacional $\mu$:
  $I_{\mu}=[\bar{x}-z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}\,\,,\,\,\bar{x}+z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}]$, esto es $\mu = \bar{x} \pm z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$, donde $z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$ representa el error máximo y, por tanto, la semiamplitud del intervalo de incertidumbre, con lo cual podemos escribir: $|\mu - \bar{x}|=z_{\alpha/2}\,\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$
Siendo $1-\alpha=0'95$, entonces $\alpha=0'05$, y encontramos, en las tablas de la función de distribución de la variable aleatoria normal tipificada $Z \sim N(0,1)$, que $z_{\alpha/2}=z_{0'05/2}=z_{0'025}=1'96$; así, pues, siendo $1'96\cdot \dfrac{1940}{\sqrt{n}} \prec 100$ ( según el enunciado ), vemos que, elevando al cuadrado ambos miembros de la desigualdad, $n \succ \big( \dfrac{1'96 \cdot 1940}{100}\big)^2 \approx 1446$, luego $n \succ 1446$.

(b)
El intervalo de confianza de la media poblacional $\mu$ es, ahora,   $I_{\mu}=[12415-z_{0'10/2}\,\dfrac{1940}{\sqrt{225}}\,\,,\,\,12415+z_{0'10/2}\,\dfrac{1940}{\sqrt{225}}]$. Y como $z_{0'10/2}=z_{0'05}$ es tal que $P\{Z \ge z_{0'05}\}=0'05$, es decir, $P\{Z \le z_{0'05}\}=F(z_{0'05})=1-0'05=0'95$, encontramos ( en el interior de las tablas de la función de distribución de la variable normal tipificada $Z \sim N(0,1)$ ) que ( fila y columna ) $z_{0'05} \approx 1'65 $ ( aproximando a dos cifras decimales dicha abscisa ). Así, pues, el intervalo de confianza pedido es
$I_{\mu}=[12415-1'65\,\dfrac{1940}{15}\,\,,\,\,12415+1'65\,\dfrac{1940}{15}]$ y aproximando los extremos del mismo a las unidades: $I_{\mu}=[12202\,\,,\,\,12628]$

$\blacksquare$

[nota del autor]

De una urna que contiene $3$ bolas blancas y $2$ bolas negras se hacen $100$ extracciones sucesivas con reemplazamiento. Se pide la probabilidad de que se obtenga lo siguiente:     a) el mismo número de bolas blancas y de bolas negras     b) un número de bolas blancas superior a $40$ e inferior a $60$

Enunciado:
De una urna que contiene $3$ bolas blancas y $2$ bolas negras se hacen $100$ extracciones sucesivas con reemplazamiento. Se pide la probabilidad de que se obtenga lo siguiente:
    a) el mismo número de bolas blancas y de bolas negras
    b) un número de bolas blancas superior a $40$ e inferior a $60$

Resolución:
Sea $X$ la variable aleatoria "número de bolas blancas resultantes", cuyos valores posibles son $\{0,1,2,\ldots,100\}$. El experimento aleatorio consiste en un conjunto de pruebas de Bernoulli, por lo que $X$ sigue una distribución binomial $X \sim B(n,\,,p)$, donde $n=100$ y $p$ es la probabilidad de obtener bola blanca en cualquiera de esas pruebas ( probabilidad de 'éxito' ), que es $\dfrac{3}{2+3}=\dfrac{3}{5}$, y $1-p$ la probabilidad de obtener bola negra, que es $\dfrac{2}{5}$. Por otra parte al ser $p=\dfrac{3}{2+3} \succ 0'5$ y $n\,(1-p)=100\cdot \dfrac{2}{5} \succ 5$ podemos aproximar la variable aleatoria binomial discreta $X$ por una variable aleatoria continua, $Y \sim N(np\,,\,\sqrt{np(1-p)}$, donde $\mu=np=60\cdot \dfrac{3}{5}=60$ y $\sigma=\sqrt{60\cdot \dfrac{3}{5} \cdot \dfrac{2}{5}} \approx 4'90$; cosa que es muy conveniente a efectos de cálculo, pues sin la ayuda de un ordenador sería inviable operar con la distribución binomial a la hora de dar una respuesta al segundo apartado.

(a)
Al interesarnos por obtener el mismo número de bolas blancas que de bolas negras ( $50$ para para cada una):
$P\{X=50)\approx P\{50-0'5 \le Y \le 50+0'5\}$ ( haciendo la corrección de continuidad )
  = $P\{\dfrac{49'5-60}{4'90} \le Z \le \dfrac{50'5-60}{4'90}\}$ ( realizando la tipificación de la variable $Y$, es decir, la transformación: $Y \rightarrow \dfrac{Y-60}{4'90}=Z$, con $Z \sim N(0,1)$ )
  = $P\{-2'14 \le Z \le -1'94 \}$ ( operando las abscisas con dos cifras decimales )
  = $P\{Z\le -1'94\}-P\{Z\le -2'14\}$
  = $P\{Z\ge 1'94\}-P\{Z\ge 2'14\}$
  = $(1-P\{Z\le 1'94\})-(1-P\{Z\le 2'14\})$
  = $P\{Z\le 2'14\}-P\{Z\le 1'94\}$
  = $F(2'14)-F(1'94)$ (consultando las tablas de la función de distribución de la variable aleatoria normal tipificada $Z \sim N(0,1)$ )
  = $0'9838-0'9738$
  = $0'0100$

(b)
$P\{40 \prec X \prec 60) \approx P\{40-0'5 \le Y \le 60+0'5 \}$ ( aproximando $X \sim B(n,p)$ por $Y \sim N(np\,,\,\sqrt{np(1-p)}$ y haciendo la corrección de continuidad )
  $= P\{\dfrac{39'5-60}{4'90} \le Z \le \dfrac{60'5-60}{4'90} \}$ ( tipificando la variable $Y$, donde $Z \sim N(0,1)$ )
  $= P\{-4'18 \le Z \le 0'10 \}$
  $= P\{Z \le 0'10 \}-P\{Z \le -4'18 \}$
  $= P\{Z \le 0'10 \}-P\{Z \ge 4'18 \}$
  $= P\{Z \le 0'10 \}-( 1-P\{Z \le 4'18 \})$
  $\approx P\{Z \le 0'10 \}-( 1-1)=P\{Z \le 0'10 \}$ ( al ser $P\{Z \le 4'18 \} \approx 1 $ )
  $=0'5398$

$\blacksquare$


[nota del autor]

Analizar y representar gráficamente la siguiente función $f(x)=x\,e^x$

Enunciado:
Analizar y representar gráficamente la siguiente función $f(x)=x\,e^x$

Resolución:

Dominio de definición:
$D_f=\mathbb{R}$

Dominio de continuidad: $\mathbb{R}$


Raíces de $f$:
$x:f(x)=0$, $x\,e^x=0 \Leftrightarrow x=0$

Ordenada en el origen de $f$:
$f(0)=0$

Extremos relativos de $f$:
$x:f'(x)=0$
$(x+1)\,e^x=0 \Leftrightarrow x=-1$, abscisa que corresponde a un mínimo relativo, pues $f''(x)=(x+2)\,e^x$ y $f''(-1)=\dfrac{1}{e} \succ 0$. La ordenada correspondiente a la abscisa de dicho mínimo es $f(-1)=-e^{-1}=-\dfrac{1}{e}$, , luego hay un único mínimo local $M\big(-1\,,\,-\dfrac{1}{e}\big)$ ( es, además, el mínimo absoluto de la función ).

Hay un único intervalo de decrecimiento de $f$:
$(-\infty,-1)$

Hay un único intervalo de crecimiento de $f$:
$(-1,+\infty)$

Puntos de inflexión:
$x:f''(x)=0$
$(x+2)\,e^x=0 \Leftrightarrow x=-2$, con ordenada $f(-2)=-2\,e^{-2}=-\dfrac{2}{e^2}$, luego hay un único punto de inflexión $I\big(-2\,,\,-\dfrac{2}{e^2}\big)$

Hay un único intervalo de concavidad: $(-\infty,-2)$

Hay un único intervalo de convexidad: $(-2,+\infty)$

Tendencia de la función para $x \rightarrow \pm \infty$:
$\displaystyle \lim_{x \rightarrow +\infty}\,f(x) = \lim_{x \rightarrow +\infty}\,(x+1)\,e^x=+\infty$
$\displaystyle \lim_{x \rightarrow -\infty}\,f(x) = \lim_{x \rightarrow -\infty}\,(x+1)\,e^x=0$, luego el eje de abscisas es una asíntota horizontal ( puede comprobarse que no hay otras asíntotas ).

Rango o recorrido de la función $f$:   $\text{Rec}_f=(-\dfrac{1}{e},+\infty)\subset \mathbb{R}$ ( el mínimo local que hemos encontrado es, también, el mínimo absoluto de la función ).


$\blacksquare$

[nota del autor]

Hallar la ecuación de la recta tangente a la curva dada por la función $f(x)=x^4$ en el punto de abscisa $x=-1$.

Enunciado:
Hallar la ecuación de la recta tangente a la curva dada por la función $f(x)=x^4$ en el punto de abscisa $x=-1$.

Resolución:
La ecuación en forma explícita de la recta tangente a la curva dada por $f(x)$ en un punto $P$ de abscisa $x_P$ de su dominio de definición viene dada por $\text{r.t.:}\,y=m_P\,x+k_P \quad (1)$ donde, com es bien conocido, $m_P$ representa la pendiente de dicha recta y $k_P$ la ordenada en el origen.

Procedemos en dos pasos:

(1)
Obtenemos la pendiente $m_P$ teniendo en cuenta el significado geométrico de la derivada de una función en un punto $P$, esto es, $m_P=f'(x_P)$. Como $f'(x)=4\,x^3$ y $f'(-1)=4\,(-1)^3=-4$, entonces $m_P=-4$

(2)
Conociendo ya el valor de la pendiente, obtendremos el valor de la ordenada en el origen $k_P$ teniendo en cuenta que la ordenada de la función $f(x)$ en el punto $P$, $f(x_P)$, debe tener el mismo valor la ordenada de la función que corresponde a la recta tangente en dicho punto, $y_P=m_P\,x_P+k$; por lo tanto, podremos escribir que $f(x_P)=m_P\,x_P+k_P$, ecuación en la que la incógnita es $k_P$. Así, pues, $(-1)^4=-4\cdot (-1)+k_P$, y de aquí, despejando $k_P$ se obtiene: $k_P=1-4=-3$.

Entonces ( de (1) ) podemos escribir la ecuación pedida, que es $\text{r.t.:}\,y=-4\,x-3$

$\blacksquare$

[nota del autor]